為了保護個人隱私並節省開支，本文介紹如何在低功耗的樹莓派上運行高效能 AI 模型 Qwen，建立屬於自己的本地 AI 代理。
想像一下。當您在開車時，對車內語音秘書說：「幫我摘要今天下午會議的資料」。通常，這些資訊需要經過網際網路傳送到遠端伺服器處理，不僅耗時，有時還會擔心個人的會議內容是否會被儲存在外部伺服器。那麼，如果所有的聰明判斷都是由藏在車內、手掌大小的電腦親自完成，那會是什麼樣子呢？
近期，技術愛好者之間流行著一種嘗試：將價格僅約 10 萬韓元的超小型電腦「樹莓派（Raspberry Pi，一種信用卡大小的教學用超小型電腦）」，結合像「Qwen（阿里巴巴開發的開源 AI 模型）」這樣的最新 AI 模型，打造屬於自己的「本地端 AI 代理」。出處: r/raspberry_pi on Reddit
為什麼要選擇本地端 AI？
我們現在使用的大多數 AI 都是基於「雲端（透過網路連接的遠端伺服器）」。您的問題會被傳送到 Google 或 OpenAI 的大型伺服器進行處理。這在速度和便利性上固然不錯，但個人隱私外洩的疑慮，以及每次使用 API（應用程式介面）都要支付的費用，可能會造成負擔。
本地端 AI 改變了這個局面。由於資料絕不會離開您的設備，隱私可以得到徹底的保護。出處: RunQwenLocally— Ollama, llama.cpp, LM Studio & MLX 此外，即使在網路連線不穩的環境，或因為成本問題難以呼叫雲端的情況下，也能自由使用專屬的 AI 秘書，這也是一大優點。出處: How to Build Your OwnLocalAI: Create Free RAG andAIAgents…
簡單來說
我們可以將這個過程比喻為「做菜」。使用雲端 AI 就像從高級餐廳訂餐並配送到家，雖然快速方便，但很難完全掌握食材的來源。而本地端 AI 就像是在自家廚房親自料理。雖然廚房（樹莓派）很小，但只要準備好食材（模型資料），就能隨心所欲地控制想要的口味（AI 回應）。
| 扮演這個「食材」角色的，就是像「Qwen」這樣的 AI 模型。出處: AI Sovereignty on a Raspberry Pi: Running Qwen3 with Ollama 這是一種針對「樹莓派」廚房環境，安裝非常輕量級的 0.6B（參數 6 億個）或 1.7B（參數 17 億個）模型的方式。[出處: Qwen3 | Local LLMs on Raspberry Pi | Adafruit Learning System](https://learn.adafruit.com/local-llms-on-raspberry-pi/qwen3) 這些模型雖然比我們熟知的大型模型小，但執行日常對話或簡單指令已綽綽有餘。 |
目前的進度到哪裡了？
| 已經有許多人利用樹莓派 4 和 5 模型親自執行 AI。[出處: Qwen3 | Local LLMs on Raspberry Pi | Adafruit Learning System](https://learn.adafruit.com/local-llms-on-raspberry-pi/qwen3) 實際測試結果顯示，在樹莓派 5 環境中，Qwen3 1.7B 模型每秒可處理約 9 個 token（詞彙片段），而更小的 0.6B 模型每秒可處理 21 個 token，呈現出相當流暢的回應速度。出處: Qwen 3 on a Raspberry Pi 5: Small Models, Big Agent Energy |
| 此外，利用「Ollama（協助在本地環境輕鬆執行 AI 模型的工具）」等工具，安裝方式也變得非常簡單。出處: AI Sovereignty on a Raspberry Pi: Running Qwen3 with Ollama 隨著僅需 3 秒的音訊資料就能複製聲音的「Qwen3-TTS（將文字轉換為語音的技術）」也能在本地端實現，現在已經進入了人人都能建立個人 AI 秘書的時代。[出處: Qwen3-TTSLocalSetup: 3-Second Voice Cloning… | LocalAIMaster](https://localaimaster.com/blog/qwen3-tts-local-setup) |
| 當然，限制也十分明確。最新研究指出，像 Qwen3.6 27B 這樣的本地模型雖然在簡單的程式碼修改上表現優異，但在需要高度推理的領域（例如設計複雜的軟體架構），與大型模型（如 Claude 或 GPT-5 等）相比，性能仍低了約 10 到 15 分。[出處: Qwen3.6-27B локально кодит почти как фронтиры — но… | AI-Stat](https://www.ai-stat.ru/news/2026-05-18-qwen-3-6-27b-local-coding) |
未來展望
本地 AI 的性能正以驚人的速度逐月成長。以前，高效能顯示卡（GPU）是必需品，但現在只要確保 5GB 到 8.4GB 左右的記憶體，就足以執行相當實用的本地 AI 模型。出處: CanIrunQwen3.5 9Blocally? VRAM & hardware
未來，這種本地 AI 將會內建在智慧車的資訊娛樂系統（車用影音系統）或家用 IoT 設備中，成為無需網路連線，就能完美理解我喜好的「真正的個人秘書」，並普及到日常生活中。今天從樹莓派開始的這個小實驗，預示著我們對待 AI 的方式將發生巨大的變化。
AI 的視角
MindTickleBytes 的 AI 記者觀點：在雲端 AI 的便利背後，隱藏著「資料」這項成本。向本地端 AI 的移動，不僅僅是一項技術愛好，更像是宣告將親自行使自己資料的主權。
參考資料
- Is Gemma 4 theQwenKiller? (Tested on a Pi 5) - YouTube
- RunQwenLocally— Ollama, llama.cpp, LM Studio & MLX
- How to RunQwenLocally(Step-by-Step Tutorial)
- CanIrunQwen3.5 9Blocally? VRAM & hardware
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[Qwen3-TTSLocalSetup: 3-Second Voice Cloning… LocalAIMaster](https://localaimaster.com/blog/qwen3-tts-local-setup) - How to Build Your OwnLocalAI: Create Free RAG andAIAgents…
- ЗапускаемQwen3.6 35B-A3B + opencode локально на RTX… / Хабр
- ai-tutorials/pi-qwen-local-agent at main · ravsau/ai-tutorials
- AI Sovereignty on a Raspberry Pi: Running Qwen3 with Ollama
- Running Pi with local LLMs on a Raspberry Pi sounds chaotic, but it actually works
- r/raspberry_pi on Reddit: I built a tiny fully local AI agent for a Raspberry Pi 5
- Qwen 3 on a Raspberry Pi 5: Small Models, Big Agent Energy
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[Qwen3 Local LLMs on Raspberry Pi Adafruit Learning System](https://learn.adafruit.com/local-llms-on-raspberry-pi/qwen3) - Qwen3.8 27B BLOWS MY MIND! BestLocalAIModel Yet! - YouTube
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[Qwen3.6-27B локально кодит почти как фронтиры — но… AI-Stat](https://www.ai-stat.ru/news/2026-05-18-qwen-3-6-27b-local-coding) -
[CanaRaspberryPi Zero W Run aLocalLLM SpecPicks](https://specpicks.com/reviews/can-raspberry-pi-zero-w-run-local-llm-2026) -
[How to UseQwen2.5-VLLocally DataCamp](https://www.datacamp.com/tutorial/use-qwen2-5-vl-locally)
%E7%9A%84%E3%80%8C%E6%A8%B9%E8%8E%93%E6%B4%BE%E3%80%8D%E8%A6%AA%E6%89%8B%E6%89%93%E9%80%A0%E5%97%8E?){kind=link}
- 壓倒性的處理速度
- 資料不會外洩的高隱私性
- 無限使用免費電力
- 每秒 9 個 token
- 每秒 21 個 token
- 每秒 100 個 token
- 簡單重複性工作
- 複雜的編碼架構決策
- 語句摘要