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Bytewell›指南

Ollama、LM Studio 和 Hugging Face 的模型存在 Mac 的哪裡

更新於 2026 年 11 月 1 日

本機 AI 模型是開發者 Mac 上數一數二大的檔案,而且每個 App 都在自己的地方各存一份。

簡單說:Ollama 把模型放在 ~/.ollama/models,LM Studio 放在 ~/.lmstudio/models(或你在它設定中選的資料夾),Hugging Face 則放在 ~/.cache/huggingface/hub。移除 Ollama 模型請用 ollama rm,千萬不要直接刪它的檔案。

本頁內容

  1. 各個 App 把模型放在哪裡?
  2. 本機模型會佔多少空間?
  3. 怎麼查看和移除 Ollama 模型?
  4. LM Studio 和 Hugging Face 的模型要怎麼移除?
  5. 同一個模型會被存兩份嗎?
  6. 刪除本機模型安全嗎?

各個 App 把模型放在哪裡?

  • Ollama:~/.ollama/models,分成 blobs(權重,以 SHA-256 命名)和 manifests。用 OLLAMA_MODELS 環境變數可以把它移到別的地方。
  • LM Studio:~/.lmstudio/models,每個發布者、每個模型各一個資料夾。如果你在 LM Studio 裡選了別的模型資料夾(可能在外接硬碟上),模型就會在那裡,而較早下載的可能還留在預設資料夾。
  • Hugging Face:~/.cache/huggingface/hub,每個模型一個 models--publisher--name 資料夾。Python 函式庫、MLX 和許多 App 都會下載到這裡。用 HF_HOME 可以搬移它。資料集則放在 ~/.cache/huggingface/datasets。
  • 其他:Whisper 在 ~/.cache/whisper,PyTorch Hub 在 ~/.cache/torch。

本機模型會佔多少空間?

大約是參數數量乘以每個權重的位元組數。70 億到 80 億參數的模型量化成 4 位元,大約是 4 到 5 GB;70B 模型用 4 位元大約是 40 GB。同一個模型用 8 位元大約大一倍,未量化的 16 位元權重則大約是四倍。隨便做幾個實驗,很快就累積到 100 GB。

怎麼查看和移除 Ollama 模型?

ollama list
ollama rm llama3.2:3b

ollama list 會列出每個模型和它的大小;ollama rm 會移除其中一個。不要手動刪除 blobs 裡的檔案:模型之間會共用層(layer),少了一個 blob,其他模型就會壞掉。

LM Studio 和 Hugging Face 的模型要怎麼移除?

在 LM Studio 中打開 My Models,在那裡刪除模型;或是在 LM Studio 關閉時,把模型的資料夾移到垃圾桶。至於 Hugging Face,官方的命令列工具可以列出快取,讓你挑選要移除的項目:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli scan-cache
huggingface-cli delete-cache

較新版本的函式庫把同一個工具改叫 hf。直接把 models--… 資料夾移到垃圾桶也可以。

同一個模型會被存兩份嗎?

很常見。在 Ollama 拉了一個模型,又在 LM Studio 再下載一次,或是曾經透過 Python 腳本下載過一次,就會在兩三個地方留下完全相同的權重。大小一模一樣的檔案是第一個線索;SHA-256 校驗碼相符(shasum -a 256 <file>)就能證明。Ollama 的 blob 名稱本身就是這個校驗碼。

刪除本機模型安全嗎?

安全,只要你能再下載回來:除了設定成使用它的 App 之外,Mac 上沒有其他東西依賴它。代價只是下載時間。你自己微調、合併或轉換過的模型請保留:這些沒辦法再下載。

Bytewell 會把 Ollama、LM Studio 和 Hugging Face 的模型集中列在一處,附上大小和量化格式,透過比對位元組找出存了兩份的相同權重,並為 Ollama 提供 ollama rm 指令。其他模型則移到垃圾桶,之後還能放回原處。

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