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工具指南LM Studio 出品：Element Labs免费

LM Studio 怎么用：在自己的电脑上运行 AI 模型

Mindket 编辑部 · 发布于 · 阅读约 5 分钟

LM Studio 是一款免费的桌面应用，让你在自己的电脑上运行开放的 AI 模型。它自带模型搜索，有可以附上文件的聊天窗口，还有一个能说 OpenAI API 的本地服务器。安装后搜索模型，下载一个内存装得下的选项，在 Chat 标签里加载，就可以提问了。

擅长
  • 离线聊天
  • 问自己的文件
  • 给代码用的本地 API
  • 试用多个模型

一眼看懂

  • LM Studio 在你自己的电脑上运行开放的 AI 模型，带聊天窗口、模型搜索和本地服务器。
  • 应用本身不花钱，模型下载完成后，聊天和附上的文件都可以只留在你的电脑上。
  • 挑一个内存装得下的下载选项，尽量选 4 比特或更高。
  • 为 OpenAI API 写的代码，可以直接调用 1234 端口上的本地服务器。
  • 要在网络上共享服务器，先开启认证。
全部工具
本页目录
  1. YouTube 教程
  2. LM Studio 是什么
  3. LM Studio 擅长做什么
  4. 什么时候用 LM Studio，什么时候换别的工具
  5. LM Studio 怎么用，一步一步来
  6. 一个可以直接试的例子
  7. 想要更好的结果
  8. 管好服务器和 MCP 工具
  9. 深入学习 LM Studio
  10. 常见问题
  11. 资料来源

LM Studio 是什么

LM Studio 是一款桌面应用，用来在你自己的电脑上下载并运行大语言模型。它由 Element Labs 开发，2023 年 5 月上线。聊天内容和附上的文档都留在你的电脑上。只有模型搜索、下载和更新才会连到互联网。

它能在装有苹果芯片的 Mac、Windows 和 Linux 上运行。它通过 llama.cpp 运行 GGUF 格式的模型，在苹果芯片的 Mac 上还能运行 MLX 模型，那是苹果自己的格式。应用可以免费下载和使用。除了聊天窗口，它还带一个本地服务器、一个叫 lms 的命令行，以及给开发者用的 Python 和 TypeScript 工具包。

LM Studio 擅长做什么

  • 离线和开放模型聊天：下载一次 Llama、Qwen、Gemma 或 gpt-oss 这样的模型，之后不用账号、不用联网就能和它对话。
  • 回答关于你自己文件的问题：把 .docx、.pdf 或 .txt 文件附到聊天里，模型就根据它来回答，文件始终留在你的电脑上。
  • 给你自己的代码提供 API：打开服务器，为 OpenAI API 写的代码就能连上本地的模型，地址是 http://localhost:1234/v1。
  • 快速对比模型：内置搜索从 Hugging Face 取数据，每个模型都有好几种下载大小，可以先从小的试起。
  • 给模型配上工具：添加 MCP 服务器，这是把工具接到模型上的标准方式，模型就能调用它们。只安装你信任的服务器。
  • 在终端里使用：lms 命令能加载和卸载模型、启动服务器、实时查看日志，适合脚本和没有屏幕的机器。

什么时候用 LM Studio，什么时候换别的工具

LM Studio 适合想要一个窗口来使用本地模型的人。Ollama 在命令行里运行同一类模型，Hugging Face 是这些模型发布的地方。想要最强的回答，就用 ChatGPT 或 Claude 这样的云端助手。

你要做的事用 LM Studio 吗或者试试
私下和模型聊天，文件留在自己的电脑上用，这正是它的用途Ollama
在窗口里点点鼠标挑选并下载模型用Ollama，喜欢命令行的话
针对本地的 OpenAI 式 API 写脚本或应用用Ollama，它也提供兼容 OpenAI 的接口
为难题拿到最强的回答通常不用，模型得装得进你电脑的内存ChatGPT、Claude 或 Gemini
在编辑器里让智能体写代码它自己不行Cursor、GitHub Copilot 或 Claude Code
看某个模型的页面，或者找新模型只用来下载Hugging Face

LM Studio 怎么用，一步一步来

这些步骤从安装程序开始，到第一次附上文件聊天为止。名称和快捷键用的是 LM Studio 文档里的写法。

  1. 检查你的电脑。LM Studio 要求：macOS 14 或更新的苹果芯片 Mac，或者 Windows 电脑（x64 且支持 AVX2，或者 ARM 版），或者 Ubuntu 20.04 或更新的 Linux。推荐至少 16GB 内存。
  2. 安装。从 LM Studio 的下载页拿到对应你系统的安装程序，运行它。Linux 上下载的是 AppImage，一个不用安装、直接就能运行的单个文件。
  3. 打开模型搜索。按 Ctrl + 2，Mac 上按 ⌘ + 2。用 gemma 或 qwen 这样的名字搜，也可以直接粘贴 Hugging Face 的地址。
  4. 选一个下载选项。每个模型都有好几种大小，名字像 Q4_K_M 或 Q8_0。挑一个 4 比特或更高、你的空闲内存装得下的，下载它。
  5. 加载模型。打开 Chat 标签，打开顶部的模型加载器，选中模型并加载。下载和加载是两个独立的步骤。
  6. 提问。在聊天框里输入，按 Enter。模型在你的电脑上给出回答。
  7. 附上文件。附上一个 .docx、.pdf 或 .txt 文件，问问里面写了什么。
  8. 需要时启动服务器。你的代码要用的话，打开 Developer 标签，打开 Start server。代码就能调用 http://localhost:1234/v1 了。

  1. 按 Ctrl + 2（Mac 上按 ⌘ + 2）打开模型搜索，然后在 Search models（搜索模型）框里输入 qwen3 这样的模型名。

    示意图：LM Studio 的模型搜索页面，里面写着 qwen3 的 Search models 框被金色圆框圈出。

  2. 打开一个模型，选 Q4_K_M 这样的下载选项。大小装得下你的空闲内存时，点它的 Download（下载）按钮。

    示意图：LM Studio 的模型页面，Q4_K_M 那一行的 Download 按钮被金色圆框圈出。

  3. 打开 Chat（聊天）标签，点顶部写着 Select a model to load（选择要加载的模型）的模型加载器，选中你的模型并加载。

    示意图：LM Studio 的 Chat 标签，顶部的模型加载器被金色圆框圈出。

  4. 打开 Developer（开发者）标签，打开 Start server（启动服务器）开关。代码就能调用 http://localhost:1234/v1 了。

    示意图：LM Studio 的 Developer 标签，Start server 开关被金色圆框圈出。

以下是 AI 绘制的 LM Studio 界面示意图，绘于 2026 年 11 月 6 日，按这些步骤画成。它们不是截图，实际界面可能不同，请以你看到的为准。

LM Studio 的菜单会随版本变化，某个标签的名字可能和这些步骤不一样。本页顶部的教程视频会把每一步演示给你看。

一个可以直接试的例子

给聊天附上一个简短的 .txt 或 .pdf 文件，比如你自己写的一页笔记，再发送下面这条提示词。

Summarize the attached file in five bullet points. Then list two questions it leaves unanswered.
  • 好的回答是五条要点，用的是文件里的说法，而不是关于这个话题的一般知识。
  • 短文件会整个放进聊天，模型能看到全部内容。长文件则由 LM Studio 挑出看起来相关的段落，所以要把你预期答案里会出现的词写进问题里。
  • 回复很慢，或者应用内存不够，就换一个更小的下载选项加载。

想要更好的结果

  • 按下载之前，先把文件大小和你的空闲内存比一比。每个选项都是同一个模型，文件越大，加载时要的内存越多。
  • 上下文，也就是模型一次能装下的文字，要占用模型文件之外的内存。聊得很长或者文档很大，内存紧的机器可能就不够了。
  • 你的代码要发 model 字段时，把标识符从应用里复制过来，或者在 lms load 上用 --identifier 自己设一个。
  • 代码调用服务器时，在终端里运行 lms log stream，看进出的内容是什么。
  • 笔记本电脑先从小模型开始。Qwen 团队说它的 Qwen3.5-9B 本地运行大约需要 7GB，而下载文件只是它占用内存的一部分。

管好服务器和 MCP 工具

服务器默认接受不带密钥的请求。LM Studio 的网络页面提醒，任何不是 127.0.0.1 的绑定地址，都会让服务器暴露在你的电脑之外，而“在局域网提供服务”这个设置正是这样做的。先开启认证。令牌由 Manage Tokens 按钮生成，应用只显示一次新令牌，所以马上复制下来。

MCP 服务器也要同样小心。LM Studio 的 MCP 页面提醒，有些服务器可以运行任意代码、读取你本地的文件、使用你的网络。

深入学习 LM Studio

  1. 3本地 AI 课程：在自己的电脑上运行 AI 模型 · 第 3 节，共 4 节LM Studio 教程：用桌面应用运行本地模型这篇 LM Studio 教程先检查硬件，再用内置搜索下载模型，和模型及你的文件对话，最后启动 OpenAI 兼容服务器，并学会 lms 命令行。8 分钟
  2. 4本地 AI 课程：在自己的电脑上运行 AI 模型 · 第 4 节，共 4 节本地 LLM 硬件要求：一个模型需要多少显存本地 LLM 硬件要求一次算清：参数量和 GGUF 量化怎样决定模型大小，需要多少显存，以及 CPU、GPU 和 Mac 各有什么不同。7 分钟
  3. 1本地 AI 课程：在自己的电脑上运行 AI 模型 · 第 1 节，共 4 节Ollama 教程：在自己的电脑上运行 AI 模型这篇 Ollama 教程覆盖 Windows、macOS 和 Linux：安装 Ollama，下载第一个本地模型并和它对话，再学会列出、停止和删除模型，以及搬移模型文件。8 分钟

常见问题

LM Studio 免费吗？

免费。应用下载和使用都不花钱，它运行的开放模型也可以免费下载。花的是你电脑的内存和时间。

LM Studio 能离线使用吗？

能，只要模型已经下载好。模型在你自己的硬件上运行，所以聊天不需要联网。应用只在搜索模型、下载模型和检查更新时才会上网。

用 LM Studio 需要多大内存？

LM Studio 推荐每个系统都有 16GB 或更多内存。模型本身也得装得下，按 Qwen 团队的说法，像 Qwen3.5-9B 这样的小模型大约需要 7GB。下载越大，需要的内存越多。

LM Studio 和 Ollama 有什么区别？

区别在窗口。两者都通过 llama.cpp 运行 GGUF 模型，都在你的电脑上提供兼容 OpenAI 的 API。LM Studio 在前面放了模型浏览器和聊天窗口，Ollama 则围绕命令行和一个按标签命名的模型库来设计。

LM Studio 能用 MCP 服务器吗？

能，从 0.3.17 版开始，它成了 MCP 的宿主。打开右侧边栏的 Program 标签，选 Install，再选 Edit mcp.json，按 mcpServers 的格式添加服务器。

LM Studio 把下载的模型存在哪里？

存在它的模型目录里，你可以在 My Models 下查看和修改。用 lms get 取回的模型也放进同一个文件夹。

资料来源

  1. LM Studio Docs: Welcome to LM Studio (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/app
  2. LM Studio Docs: System requirements (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements
  3. LM Studio Docs: Get started (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/app/basics
  4. LM Studio Docs: Download an LLM (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/app/basics/download-model
  5. LM Studio Docs: Chat with documents (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/app/basics/rag
  6. LM Studio Docs: Offline operation (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/app/offline
  7. LM Studio Docs: Use MCP servers (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/app/mcp
  8. LM Studio Docs: Local server (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/developer/core/server
  9. LM Studio Docs: Authentication (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication
  10. LM Studio Docs: Serve on Local Network (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/developer/core/server/serve-on-network
  11. LM Studio Docs: lms CLI (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/docs/cli
  12. LM Studio blog: MCP in LM Studio (2026年11月5日 查阅)https://lmstudio.ai/blog/lmstudio-v0.3.17
  13. Hugging Face Docs: GGUF (2026年11月5日 查阅)https://huggingface.co/docs/hub/gguf
  14. Qwen on X: Qwen3.5-9B is now available on LM Studio (2026年11月5日 查阅)https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2028664203872251943
  15. Wikipedia: LM Studio (2026年11月6日 查阅)https://en.wikipedia.org/wiki/LM_Studio
  16. Tech With Tim on YouTube: LM Studio Full Tutorial (2026年11月6日 查阅)https://www.youtube.com/watch?v=XpPtfB2pdio
  17. Bart Slodyczka on YouTube: LM Studio Is Getting Insane, Start Using It Now (2026年11月6日 查阅)https://www.youtube.com/watch?v=OOCioZC4tk0
  18. Eric Tech on YouTube: LM Studio Is Getting Insane, Master Local AI Now (2026年11月6日 查阅)https://www.youtube.com/watch?v=FHzWptAH9V0
  19. Zero to MVP on YouTube: LM Studio Tutorial and Review (2026年11月6日 查阅)https://www.youtube.com/watch?v=V5Qap-SNyLU

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