适合谁
适合已经在用 ChatGPT、Claude 或 Gemini，想知道运行或基于一个可下载的模型做东西需要什么的人。不需要机器学习的基础。第 1 课和第 4 课里有几条终端命令，第 2 课带你读许可证，但不构成法律意见。
课程内容
- 1开放权重模型是什么？开放权重和开源的区别开放权重模型是什么，和开源有什么区别：在 Hugging Face 上查看一个真实的发布包里有什么，再认识六个模型家族。
- 2开放模型许可证：Apache 2.0、MIT、Llama 和 Mistral 各允许你做什么开放模型许可证详解：Apache 2.0、MIT、Llama 4 许可证和 Mistral 的许可证各允许你做什么，以及怎样在模型卡上读懂一份许可证。
- 3怎样选开放模型：按任务和你的电脑来选怎样选开放权重模型：先看任务，再读总参数与活跃参数，核对上下文长度和许可证，最后用自己的提示词测试两个模型。
- 4量化详解：Q4_K_M、GGUF、AWQ 和 GPTQ 各是什么意思量化详解：读懂 Q4_K_M 这样的 GGUF 文件名，看 4 位文件在准确率上损失多少，并比较 GGUF、AWQ、GPTQ 和 bitsandbytes。
常见问题
开放权重模型课程免费吗？
免费。每一课都可以免费阅读。课程提到的模型各有各的许可证，第 2 课会教你怎样读每一份。
学这门课需要 GPU 吗？
不需要。这些课读的是模型卡、许可证文件和文档。运行模型需要有够放下它文件的内存。本地硬件那一课有估算大小的算法，第 3 课比较总参数和活跃参数，第 4 课讲能把文件变小的量化。
开始之前需要懂什么？
第 1 课和第 4 课有几条命令，会用终端会方便一些。除此之外不需要别的基础。
课程拿哪些模型做例子？
gpt-oss、Qwen、DeepSeek、Llama、Gemma、Mistral 和 Olmo，用的是它们 2026 年 11 月 6 日的模型卡。新版本每隔几个月就会出现，所以课程教的是怎样读模型卡，而不是一份排名。
学完这门课，接下来学什么？
下一门是本地 AI 课程。它从安装 Ollama 讲起，再讲它的 API、LM Studio 和本地模型所需的硬件。