硬件感知的模型选择

探测你的 CPU、内存、GPU 和硬盘，为不同任务推荐 LLM 模型 —— 可选地应用到 ai-skill-model 配置中。

模型顾问会探测你的机器，为 Arka 的技能配置（route、chat、summarize 等）按任务推荐 LLM 模型。

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自然语言

arka select best model for my pc
arka what llm model should I use
arka optimize models for my hardware
arka best models for my mac
arka auto configure models from my hardware --apply

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CLI

select_model                    # 显示推荐
select_model --apply            # 写入 llm-skill-models.json
select_model --json             # 机器可读输出
select_model probe              # 仅显示硬件快照

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硬件等级

等级	典型硬件	策略
minimal	低内存、无 GPU	仅使用云端、小而快的模型
cloud_light	笔记本、无本地 LLM	快速云 API
balanced	8–16 GB 内存	云端为主，可选小型本地模型
local_capable	16+ GB 内存、有 GPU	结合 Ollama 与云端处理重任务
local_heavy	32+ GB 内存、强 GPU	优先使用本地 Ollama 模型

顾问会检查 CPU 核心数、内存、GPU（CUDA/MPS/Metal）、硬盘空间、电池状态以及已安装的 Ollama 模型。

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应用推荐

select_model --apply
# 或
arka auto apply models for my hardware

这会写入 ~/.config/arka/llm-skill-models.json。你可以随时覆盖单个配置：

arka ai-skill-model chat gemini/gemini-2.0-flash

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要求

• 使用云端等级至少需要一个云端 API key（GEMINI_API_KEY、GROQ_API_KEY 等）。
• 使用本地等级需要运行 ollama serve 并已拉取相应模型。

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相关内容

• LLM 概念 —— 提供商与故障切换
• 配置参考 —— ai-skill-model 设置