一夜爆火！这款开源扫描器能一键扫描：装了多少大模型，DeepSeek、GLM、Minimax等等

本地塞了十几个大模型，自己都忘了装了啥？硬盘快撑爆了才发现还有个DeepSeek-67B在角落里吃灰？这款刚炸出来的开源工具，一个命令就能把你的电脑扫个底朝天——所有本地部署的大模型、运行框架、甚至占用空间，一目了然。

一、这玩意干啥的？

帮你的电脑做一次“AI资产盘点”。

过去一年，本地大模型框架呈爆发式增长。从Ollama到LM Studio，从llama.cpp到GPT4All——开发者动不动就在自己电脑上塞进十几款模型做测试。模型搞了一大堆，版本乱七八糟，连自己都搞不清本地到底装着什么。

而市面上专门做本地AI资产梳理的工具，此前几乎是空白。

直到这款名为 AingDesk 的开源项目出现。它不仅能快速检测出电脑上安装的大模型清单，还会进一步告诉你：有哪些模型正处于运行状态，绑定了哪些端口，占用了多少显存和硬盘空间，甚至能看到某个模型最后一次被使用是什么时候。

GitHub 开源地址：https://github.com/aingdesk/AingDesk。

二、怎么装上？

三步上车，零门槛。

Step 1：满足最低配置

• Windows / Linux：CPU Intel i5 或 AMD Ryzen 5 以上，8GB 内存，10GB 以上可用硬盘空间。推荐配 NVIDIA 独立显卡。
• macOS（Apple Silicon）：M1 或更高芯片，内存 8GB 以上。

Step 2：下载安装包 直接访问项目 Release 页面或官网，选择对应系统版本下载。官方提供了一键安装包及 Docker 部署两种方式。

Step 3：启动扫描 安装完成后启动 AingDesk，它会在启动过程中自动扫描系统中活跃的 AI 模型服务。打开主界面就能看到一份完整的“本地AI资产清单”。

三、解决痛点？

几个硬核功能，直接解决本地AI环境混乱的痛点。

1. 一键盘点模型

AingDesk 会自动识别所有当前活跃运行的本地AI模型服务。在 v1.0.7 版本中，开发团队重点改进了模型识别机制——解决了通过命令手动安装的某些模型无法被识别的问题，以及服务停止后需要重启才能刷新列表的尴尬。装了啥、在不在跑、占多少资源，一目了然。

2. 零门槛部署百款模型

检测完硬件之后，AingDesk 还会根据电脑配置自动推荐适配版本。DeepSeek、Llama、Qwen 等上百款主流模型，全程可视化进度条下载安装，告别黑黢黢的命令行操作。

3. 自带联网搜索

独家集成百度、搜狗、360 三大搜索引擎。勾选“联网搜索”后向模型提问，回复不再局限于训练数据的截止日期，能实时调用搜索结果作为上下文。

4. 本地知识库系统

支持 PDF、TXT、Markdown 等格式文档一键导入，通过语义标签自动分类。上传一套产品手册后，AI 能精准定位到“第32页的售后服务条款”，检索速度相当可观。

5. 跨设备共享黑科技

在自己电脑上部署完一个大模型后，生成专属分享链接发出去。对方即便用手机 4G 网络，也能流畅调用你自己电脑上的 AI 算力，不再需要每个成员都重复部署一遍。

与同类工具的差异

AingDesk 的定位更像是一个“本地AI家庭医生”——先把问题查出来，再给解决方案。它不仅能告诉你“你的电脑适合跑什么模型”，还能帮你真正把模型用起来。

四、怎么玩起来？

说说日常高频使用场景和操作思路。

场景一：清理模型“库存”

打开 AingDesk 主界面，先看看本地冒出了哪些模型。很多开发者装完模型就忘了删，一台机器上三四款模型是常态。主界面会清晰展示每个模型的名称、参数规模、占用空间和运行状态——哪些在用、哪些吃灰、哪些早已过时，一目了然。

场景二：快速部署目标模型

确认完本地缺少的模型后，直接在界面里搜索模型名称（如 DeepSeek、Qwen、GLM），系统会根据当前硬件情况推荐最合适的参数版本。点击安装，进度条跑完即可对话，全程不需要手动敲 ollama pull。

场景三：搭建私有知识库

比如手上有几百页公司产品手册，导入 AingDesk 生成 RAG 知识库后，在提问时勾选“知识库检索”，模型回答会直接引用文档原文，避免了通用模型“不懂公司内部产品”的尬聊局面。

场景四：团队协作免重复部署

测试部门需要用营销部门的模型跑一条提示词？营销同事在自己的 AingDesk 中生成分享链接，测试同事直接通过链接调用本地算力，省去重新下载几百GB模型文件的时间。

结尾

AingDesk 火起来的原因并不复杂：每个人本地模型越来越多，但能帮用户真正“管住”这些模型的工具少之又少。它用一个图形界面，把模型发现、模型部署、知识库搭建、联网搜索、团队共享这一整套流程串联了起来。

当你发现“自己在本地塞了七八个模型却几乎忘了它们的存在”时，也许需要的不是再装一个新模型——而是一个能帮你把旧模型翻出来、榨干最后一点价值的好管家。

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