# LM Studio 怎么用：在自己的电脑上运行 AI 模型

> 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。

Mindket 编辑部 · 发布于 2026-11-06 · 更新于 2026-11-06 · https://mindket.com/cn/learn/tools/lm-studio

## 要点

- 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。

## 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](https://mindket.com/cn/learn/tools/ollama) 在命令行里运行同一类模型，[Hugging Face](https://mindket.com/cn/learn/tools/hugging-face) 是这些模型发布的地方。想要最强的回答，就用 [ChatGPT](https://mindket.com/cn/learn/tools/chatgpt) 或 [Claude](https://mindket.com/cn/learn/tools/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](https://lmstudio.ai/download)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。](https://mindket.com/blog/screens/lm-studio-1-model-search.webp?v=b31ddae0e953)
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。](https://mindket.com/blog/screens/lm-studio-2-download-option.webp?v=9e3988a0d053)
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。](https://mindket.com/blog/screens/lm-studio-3-model-loader.webp?v=34231a81cb62)
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。](https://mindket.com/blog/screens/lm-studio-4-start-server.webp?v=a82decead736)

*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。

````text
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。

## YouTube 教程

- [LM Studio Full Tutorial - The BEST Way to Run Local Models](https://www.youtube.com/watch?v=XpPtfB2pdio) (Tech With Tim)
- [LM Studio Is Getting Insane — Start Using It Now](https://www.youtube.com/watch?v=OOCioZC4tk0) (Bart Slodyczka)
- [LM Studio Is Getting Insane — Master Local AI Now](https://www.youtube.com/watch?v=FHzWptAH9V0) (Eric Tech)
- [LM Studio Tutorial & Review – The Best Way to Run AI Locally](https://www.youtube.com/watch?v=V5Qap-SNyLU) (Zero to MVP)

## 深入学习 LM Studio

- [LM Studio 教程：用桌面应用运行本地模型](https://mindket.com/cn/learn/local-ai/lm-studio-tutorial)
- [本地 LLM 硬件要求：一个模型需要多少显存](https://mindket.com/cn/learn/local-ai/local-llm-hardware)
- [Ollama 教程：在自己的电脑上运行 AI 模型](https://mindket.com/cn/learn/local-ai/ollama-tutorial)

## 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

- [LM Studio Docs: Welcome to LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/app) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: System requirements](https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Get started](https://lmstudio.ai/docs/app/basics) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Download an LLM](https://lmstudio.ai/docs/app/basics/download-model) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Chat with documents](https://lmstudio.ai/docs/app/basics/rag) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Offline operation](https://lmstudio.ai/docs/app/offline) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Use MCP servers](https://lmstudio.ai/docs/app/mcp) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Local server](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/server) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Authentication](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: Serve on Local Network](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/server/serve-on-network) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio Docs: lms CLI](https://lmstudio.ai/docs/cli) (2026-11-05 查阅)
- [LM Studio blog: MCP in LM Studio](https://lmstudio.ai/blog/lmstudio-v0.3.17) (2026-11-05 查阅)
- [Hugging Face Docs: GGUF](https://huggingface.co/docs/hub/gguf) (2026-11-05 查阅)
- [Qwen on X: Qwen3.5-9B is now available on LM Studio](https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2028664203872251943) (2026-11-05 查阅)
- [Wikipedia: LM Studio](https://en.wikipedia.org/wiki/LM_Studio) (2026-11-06 查阅)
- [Tech With Tim on YouTube: LM Studio Full Tutorial](https://www.youtube.com/watch?v=XpPtfB2pdio) (2026-11-06 查阅)
- [Bart Slodyczka on YouTube: LM Studio Is Getting Insane, Start Using It Now](https://www.youtube.com/watch?v=OOCioZC4tk0) (2026-11-06 查阅)
- [Eric Tech on YouTube: LM Studio Is Getting Insane, Master Local AI Now](https://www.youtube.com/watch?v=FHzWptAH9V0) (2026-11-06 查阅)
- [Zero to MVP on YouTube: LM Studio Tutorial and Review](https://www.youtube.com/watch?v=V5Qap-SNyLU) (2026-11-06 查阅)

[开始这一课](https://mindket.com/cn/learn/local-ai/lm-studio-tutorial)