在参数规模不断逼近10万亿的超大模型之外，围绕轻量化、本地化模型的竞争正在快速升温。

随着AI投入持续攀升，越来越多企业开始在基础任务中采用性价比更高的开源模型。与此同时，可在个人PC本地运行的大模型关注度也明显上升。

瞄准这一方向的头部厂商正加快布局。中国的DeepSeek、美国的Meta近期相继发布或预告可安装在个人PC端、兼顾性能与本地部署需求的新模型，NVIDIA也在持续扩充面向本地环境的AI模型产品线。

DeepSeek于7月底发布面向编程场景的新模型V4 Flash，参数规模为3040亿。与其旗舰模型V4 Pro（DeepSeek-V4-Pro）预览版约1.6万亿参数相比，V4 Flash体量更小，但凭借接近超大模型的表现吸引了开发者关注。

据相关报道，V4 Flash在仅进行最小限度微调的情况下，表现明显领先V4 Pro预览版，并接近Claude Opus 4.8。在复杂编码和自主软件任务测试中，其成绩与Anthropic的Claude Opus 4.8相当；在Arena编码排行榜上，V4 Flash还超过了Opus 4.8。

从价格来看，V4 Flash的冲击力更为突出。报道称，Opus 4.8的输出价格标示为每分钟25美元（按报道口径），而DeepSeek给出的V4 Flash API价格为28美分，便宜约99%。

开发者社区还在关注V4 Flash能否运行在消费级硬件上。通常，先进AI模型往往需要配备数百GB GPU显存的服务器，但多方评价认为，V4 Flash在高配个人PC上也具备运行条件。Redis数据库系统创始人、以antirez为笔名知名的开发者Salvatore Sanfilippo表示，他正在评估是否将小型计算机上的GLM 5.2替换为V4 Flash。

Meta则押注更普及的本地AI路线。该公司计划推出可在笔记本电脑上运行的新模型家族“Muse Glimmer”。

Muse Glimmer为300亿参数模型，权重将以Apache 2.0许可证分发，开发者可下载并进行修改。该模型面向多步骤任务的AI代理设计，支持文本和图像，训练覆盖100多种语言。按照Meta的介绍，借助单张消费级GPU，Muse Glimmer即可在Mac或PC上完成工具调用、代码编写与调试，以及文件、截图处理和长时间工作流执行等任务。

在目标市场方面，Meta更强调隐私保护。Meta表示，Muse Glimmer将尽可能把信息处理留在用户设备端，而不是上传至云端，从而为更注重隐私的个人AI代理打下基础。其设想的应用场景包括日程管理、消息草拟、文件整理等需要访问个人数据的任务。

Meta CEO Mark Zuckerberg表示：“个人代理将24小时为用户提供帮助，覆盖人际关系、健康、职业、财务、家庭管理、兴趣等领域，所有人都将以免费或可负担的成本获得这些工具。”

不过，Muse Glimmer在个人PC端落地仍有门槛。该模型至少需要配备24GB显存（VRAM）的GPU，企业若要大规模部署并不轻松。Computerworld援引分析师和顾问观点称，尽管企业对本地运行兴趣浓厚，但从云端转向本地部署是否具备成本效益仍是更复杂的问题。未来12至18个月内，内存价格和云服务价格的走势仍难预测，这将成为关键变量。

NVIDIA也已公开开源AI模型“Nemotron 3.5 Lightning”，企业无需额外许可或付费即可下载、使用并修改。该模型主打轻量化，个人PC端GPU同样可以运行。

Nemotron 3.5 Lightning采用300亿参数的专家混合（MoE）架构，主要面向可在后台自主运行的AI代理开发，并已在Hugging Face和NVIDIA官网提供下载。企业可在自有硬件上使用NVIDIA NeMo，结合内部领域数据、工具和工作流开展后续训练。