2026 年 6 月数据全景报告
截至 2026 年 6 月，whichllm 数据库已收录 66 款硬件型号、119 个模型、264 组配置，累计产生 3838 条实测排名数据，覆盖通用对话、编程、视觉理解、数学四大用途场景。全站平均评分 46.8 分，最高评分组合为 NVIDIA H100 + Qwen3.6-27B Q8_0，达 94.4 分。
硬件阵营分布
- NVIDIA — 35 款 GPU，2134 条排名（55.6%）
- Apple Silicon — 14 款 GPU，780 条排名（20.3%）
- AMD — 12 款 GPU，707 条排名（18.4%）
- 纯 CPU — 5 款，217 条排名（5.7%）
NVIDIA 阵营以超半数的排名覆盖稳居数据主力，Apple Silicon 与 AMD 合计贡献近四成，纯 CPU 方案在小众场景中仍有不可替代的参考价值。
用途场景数据量
- 通用对话 — 1320 条（34.4%）
- 编程 — 1211 条（31.6%）
- 视觉理解 — 1109 条（28.9%）
- 数学 — 198 条（5.2%）
三大主流场景（对话、编程、视觉）数据量接近均衡，各占约三成，反映出本地 LLM 应用已从单纯聊天扩展到日常开发与多模态处理。数学赛道数据量虽小，但随推理模型成熟，后续增长趋势明显。
模型热度指标
- 最高下载量模型：16,414,133 次
- 最高点赞模型：6,065 次
头部模型的社区关注度已步入百万级下载、数千点赞的量级，表明本地 LLM 不再是少数爱好者的试验品，正在成为主流开发者和研究者的日常工具。
以上数据覆盖范围全面、维度清晰，新用户可通过排名页按用途筛选，快速定位符合自身硬件与场景需求的最佳模型配置。