Opera One 開發者版內建本地大模型：支援 Llama、Gemma 等 150 款

想在自己的電腦上跑一個開源大模型，以前的門檻可不算低。你大機率得開啟終端，折騰 Python 環境、裝 Ollama，或者去 GitHub 上淘各種前端介面。

現在，瀏覽器廠商打算把這套流程打包端到你面前。4 月 3 日，Opera 宣佈在 Opera One 瀏覽器的開發者版本中，加入對本地大語言模型的實驗性支援。官方表示，這是首個通過內建功能直接訪問和管理本地大模型的主流瀏覽器。

150 個模型直接裝進瀏覽器

這次 Opera 並不是淺嘗輒止地支援一兩款模型，而是通過其全新的「AI Feature Drops Program」一次性引入了大約 50 個模型家族、共計 150 個本地大語言模型變體。

在這份支援名單裡，既有 Meta 的 Llama、Google 的 Gemma，也有來自 Mistral AI 的 Mixtral，以及開源社群很常見的 Vicuna 等等。

使用方式並不複雜。開發者版本的使用者升級到最新版後，按照指引啟用該功能，就能直接在瀏覽器裡挑選想用的模型。

選定之後，瀏覽器會把模型檔案下載到本地裝置上。根據不同模型的引數規模，每個變體通常需要佔用 2 到 10 GB 的本地儲存空間。

一旦下載完成，選中的本地模型就會接管瀏覽器的互動介面，暫時替代 Opera 原本的線上雲端 AI「Aria」。所有輸入和計算都純粹在本機執行，沒有任何資料會被髮往雲端伺服器，直到你主動開啟新的會話或者切回 Aria。

為什麼重要

在 Chrome 和 Edge 還在想方設法把自家的雲端大模型塞進側邊欄時，Opera 走了一條完全不同的路。

對使用者來說，最大的價值在於隱私和極低的折騰門檻。如果你手裡有敏感的文件想做總結，或者在沒有網路連線的飛機上想查點資料，點幾下滑鼠就能在瀏覽器裡跑本地模型。甚至對於想對比不同開源模型表現的開發者來說，這也是一個現成的輕量測試臺。

從行業角度看，我們覺得 Opera 這一步走得相當聰明。作為市場份額有限的挑戰者，它沒有去硬拼自研大模型的引數規模，而是利用開源生態的繁榮，把自己做成了一個本地模型的友好前端容器。

不過，這種做法的隱患也很明顯。本地大模型的體驗極度依賴硬體，動輒數 GB 的下載體積對儲存空間有硬性要求。更重要的是，在沒有像樣 GPU 的輕薄本上，這些模型的推理速度很可能會慢得讓人抓狂。如果普通使用者興沖沖下載下來卻發現卡頓嚴重，這種實驗性功能很可能會淪為少數硬體發燒友的玩具。