隨著大型語言模型（LLM）的普及，越來越多開發者與科技愛好者傾向在本地端（Local）運行 AI 模型，以確保隱私、降低延遲並免去昂貴的雲端 API 費用。然而，面對 Llama、Gemma、Qwen 等五花八門的開源模型，以及各自不同的參數大小（如 8B、14B、32B）與量化版本（Quantization），一般使用者往往難以判斷自己的電腦配備（尤其是顯示卡的 VRAM 與系統記憶體 RAM）究竟能不能順利跑得動，或者運行速度是否會慢如蝸牛。
為了解決這個痛點，「CanIRun.ai」應運而生。這是一個完全在瀏覽器端運行的網頁工具，透過 WebGL、WebGPU 以及瀏覽器原生 API，它能在幾秒鐘內偵測出使用者的顯示卡型號、VRAM 容量、記憶體大小以及處理器核心數。接著，系統會結合內建的硬體資料庫與模型所需的記憶體公式，評估各款熱門 AI 模型在該設備上的運行表現（如每秒輸出的 Token 數量），並給予直觀的評級。最棒的是，所有的偵測與運算都在本地端完成，不會將任何隱私數據上傳至伺服器，既安全又高效率。
▲ 這是 CanIRun.ai 的主畫面，系統會自動偵測或讓使用者自訂硬體規格（如 16 GB VRAM）。下方會列出各模型在該配置下的評分與速度，例如 Llama 3.1 8B 獲得 92 分的極佳評價，預估速度達每秒 136 個 Token。
▲ 使用者可利用搜尋功能篩選特定模型，此處以關鍵字搜尋「Gemma 4」。紅色箭頭指出的「Gemma 4 E4B」在當前配置下表現優異，僅需 4.6 GB VRAM，並能跑出每秒 136 個 Token 的高速，綜合評分為 92 分。
▲ 點擊特定模型可檢視詳細的量化選項（Quantization Options）。從 Q2_K 到 F16，系統完整列出各版本所需的 VRAM、生成品質及運行狀態。例如 Q4_K_M 版本在保持良好品質之餘，仍維持極佳的運行狀態。
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