🚀 **挑战赛与本地AI的结合：**“端侧AI创新挑战赛”旨在推动Qwen系列模型在手机、PC等端侧设备上的多样化应用。本教程以Qwen3-0.6B模型为例，提供了一个无需联网、无需代码的零门槛部署方案，让用户能快速体验本地AI的优势，特别适合处理高敏感内容或在无网络环境下使用AI。

💻 **Ollama零代码部署流程：**教程详细指导用户如何通过Ollama这一工具，在个人电脑上轻松部署Qwen3-0.6B模型。安装Ollama后，用户只需在终端输入特定指令即可下载并运行模型，整个过程高效便捷，几分钟内即可完成，即使是初次接触本地AI的用户也能快速上手。

💡 **Qwen3-0.6B的优势与选择：**选择Qwen3-0.6B模型是因为其体积小巧（不到500MB），且可以在CPU上运行，部署门槛极低，非常适合作为入门体验。对于拥有高性能设备的用戶，教程也提及了可以尝试Qwen3-4B或结合OpenVINO加速，以探索更高的性能。

✨ **端侧AI的核心价值：**本地部署AI的核心优势在于“数据不出设备”和“响应即时可控”。这不仅保障了信息安全，还能在网络不稳定的情况下保证AI的流畅使用，并为开发者提供了深度定制模型的可能性，为用户创造更主动、更灵活的AI交互体验。

原创 邀你参加比赛的 2025-10-20 18:19 浙江

端侧AI创新挑战赛，从0.6B启程！

今天，我们就从最轻量、最友好的入门方式开始——教你如何在个人电脑上本地部署 Qwen3-0.6B 模型，无需联网、无需代码，几分钟即可体验“数据不出设备”的高效AI交互！

本地部署是一种更主动、更灵活的AI使用方式。它让你真正把智能“装进自己的设备”，特别适合以下场景：

在无网络环境中依然高效使用 AI（如出差、户外、内网办公）； 

处理高敏感内容（如创作草稿、内部文档、个人笔记），确保信息全程保留在本地； 

追求极致响应速度或希望深度定制模型行为的开发者与创作者。

随着 Qwen 等轻量开源模型的成熟，本地运行大模型已不再是技术专家的专属。普通用户也能轻松上手，开启“私有AI”新体验。

而这，正是本次「端侧AI创新挑战赛」希望激发的方向：让大模型真正跑在你的设备上，为你所用、由你定义。

通义千问为大家提供了丰富的开源模型以供选择，Qwen3、Qwen3-VL、Qwen3-Omni......

本期教程选择 Qwen3-0.6B，并非唯一推荐，而是因其体积小（不到500MB）、CPU 即可运行、部署门槛极低，非常适合首次尝试本地部署的用户。