第三页 通过浏览器插件使用图形化界面：Page Assist插件简单方便
第五页 LM Studio部署工具：更方便易用的工具 但效率不如Ollama
第六页 本地AI应用1：配合沉浸式翻译插件 使用本地AI大模型翻译网页
第七页 本地AI应用2：建立本地知识库 通过AI大模型快速处理海量数据
Intel酷睿Ultra 9 285H处理器基于Arrow Lake架构，拥有6个性能核，8个能效核和2个低功耗能效核，一共16核心，但不支持超线程技术，所以总线， 性能核最大睿频频率为5.4GHz，拥有24MB高速缓存。
它内建Intel锐炫140T显卡，包含8个Xe核心，同时还内置NPU，PG平台 PG电子能够提供高达13 TOPS的算力。CPU+GPU+NPU全平台总算力达到99 TOPS，为本地运行大模型提供了很好的支撑。
AI PC并不是预装几个AI软件提供云服务就算AI PC了，如果只是购买云端AI算力服务来使用，那几年前的电脑甚至手机也一样能做到。
AI PC最强大的地方就在于本地算力，购买了全新的AI PC，就拥有了这些算力，能陪着你走遍天涯海角，能在断网等环境下使用本地算力持续运行，这也是本地部署AI大模型的意义。
得益于Intel酷睿Ultra 9 285H处理器的强大性能和极高的能效，让轻薄本也能轻松在本地部署AI大模型，PG平台 PG电子运行14B参数规模的Deepseek-R1大模型也不在话下。
本地部署大模型，也是要根据实际用途来选择合适的模型来部署，现在开源的模型这么多，我们也不能想着直接部署最强的模型就能包打天下，也要根据实际用途选择来选择。
我们为翻译服务选择了Qwen2.5:1.5B模型，看起来规模和Deepseek-R1:1.5B模型规模相当，但在翻译质量上差距十分明显，但如果是编程或者写作之类的需求的话，Deepseek-R1:14B模型才是更好的选择。
Intel现在正在大力推广AI硬件，酷睿家族处理器的AI性能在一次次AI创新应用大赛中被深度发掘，Intel OpenVINO推理框架也越来越收到重视，轻薄本的AI性能也越来越好，即使没有显卡的AI PC，将来也会也会越来越好用。
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