你为什么也需要一个本地模型？Ling3.0-tiny 本地部署实测
作者介绍了在 MacBook M4 Pro 上部署蚂蚁百灵开源的 Ling-3.0-tiny 稀疏 MoE 模型的完整过程，用于处理 48G 微信记录和 237 篇日记等隐私数据。文章详述了 FP8 权重选择、编译 MLX 后端 ollama、避坑指南等实操细节，实测生成速度约 78-99 tokens/s。在脱敏、命名实体识别、长文压缩、去重四个场景中表现优异，并总结分工原则：抽取任务交给本地模型，语义判断留给云端模型。
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如何用Ling-3.0-tiny搭配DeepSeek Harness本地处理敏感数据？新手友好教程
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我把 Ling-3.0-tiny 塞进 DeepSeek Harness 跑真实任务实测
作者在 MacBook Pro M3 Max 上本地部署蚂蚁百灵开源的 Ling-3.0-tiny（总参数 7.9B、激活 1.3B），编译 Ollama 的 BailingMoeV3 分支导入 FP8 与 BF16 两个精度版本，实测输出速度分别约 106 和 81 tokens/s。随后通过 OpenAI 兼容协议将模型接入 DeepSeek Harness，让它把自己的底稿《文科生学 AI，先补一层计算机常识》重写成公众号文章。结果模型完整跑完任务、未瞎编内容，但句子偏碎且擅自添加内容，直出终稿尚早。文中还总结了部署与配置过程中的一系列坑及避坑指南。
How to set up your first Local LLM in 10 Steps (Full-course)
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在 Mac mini 上跑通了设计大模型，从0到1的完整记录
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