番外篇第1集：零成本跑AI Agent！Ollama + Qwen2.5 本地大模型部署与调优实战
😫 用户痛点引入：API 调得爽，月底账单火葬场
兄弟们，前十集我们用的都是 DeepSeek 的云端 API。效果确实不错，中文理解强，价格也比 OpenAI 便宜不少。但你有没有算过一笔账：一个 AI 运维 Agent 每天处理 100 次请求，一个月下来要多少钱？
我们来算算：
- 每次巡检调用约 1500 tokens（输入+输出）
- 每天 100 次 = 15 万 tokens
- 一个月 = 450 万 tokens
- DeepSeek 定价：输入 1 元/百万 tokens，输出 2 元/百万 tokens
- 月成本 ≈10-15 元
单看好像不贵，但如果你们公司有 10 个 Agent 同时跑呢？如果每次故障排查要调用 10 轮呢？而且很多企业因为数据安全合规要求，根本不让用云端 API，所有数据必须在内部网络处理。
这就引出了我们今天要解决的问题：能不能在自己的服务器上，免费跑一个能力足够强的本地大模型？
答案是：能！2026 年的开源大模型已经相当成熟。Qwen2.5-7B-Instruct（通义千问）在中文场景的表现，已经接近 GPT-3.5-Turb
