【2026最新】LM Studio下载、安装、本地部署、使用全流程图文攻略（非常详细）

LM Studio 是目前最受欢迎的本地大模型图形客户端之一。它提供图形化操作，不需要命令行、不需要配置环境，下载安装后直接选模型、点加载、开聊即可，特别适合不想配置环境的新手。

LM Studio 基于 llama.cpp 引擎，支持 NVIDIA / AMD 显卡加速，也支持纯 CPU 运行；它使用通用的 GGUF 模型格式，可直接从 Hugging Face 等社区一键下载模型，也能加载本地已有的 .gguf 文件。除了聊天，它还能开启本地 API 服务，把模型接到其他软件里用。

本文提供三平台最新版安装包，它的常用功能如下：

• 图形化界面操作，无需命令行，纯小白也能用
• 基于通用 GGUF 格式，一键下载 Hugging Face 模型
• 支持 NVIDIA / AMD 显卡加速，也兼容纯 CPU 运行
• 可开启本地 API 服务，无需 Key 接入其他软件
• 聊天记录保存在本机，隐私数据更可控

下载LM Studio（2026最新）

本文提供的是 Windows、macOS 平台 LM Studio v0.4.20 最新版安装包：

2026 最新版 LM Studio 下载地址：2026 最新版 LM Studio 安装包

• LM-Studio-0.4.20-1-x64.exe：适配 AMD64 架构的 Windows 电脑的安装包。
• LM-Studio-0.4.20-1-arm64.exe：适配 ARM64 架构的 Windows 电脑的安装包。
• LM-Studio-0.4.20-1.dmg：适配 macOS 电脑的安装包。

查看Windows电脑架构

1) 右键点击桌面上的“此电脑”图标，选择“属性”；若桌面没有该图标，按下 Win + Pause 键也能直接打开。
2) 在打开的窗口中“设备规格”下方找到“系统类型”。
3) 显示“基于 x64 的电脑”请选择 x64 安装包；显示“基于 ARM 的电脑”请选择 arm64 安装包。

安装LM Studio

本文以在 AMD64 架构的 Windows 电脑上安装为例。
1) 下载 LM Studio，双击 LM-Studio-0.4.20-1-x64.exe 安装包，开始安装：

2) 点击“我同意”：

3) 选择为所有用户或仅为我安装，如果不确定，直接保持默认“仅为我安装”即可。点击“下一步”：

4) LM Studio 默认安装在系统盘，建议安装在 D 盘等非系统盘。点击“浏览”：

5) 进入安装目录（本文中为“D:\Programs”），并新建文件夹，命名为 LM Studio，点击“确定”：

6) 确认安装目录，点击“安装”：

7) 等待安装：

8) 点击“完成”：

9) 弹出 LM Studio 启动界面，安装完成：

配置LM Studio

设置中文

由于 LM Studio 尚在开发中，除英文外的语言包都还没有开发完毕，设置中文等语言后，界面仍有部分英文。

1) 在 LM Studio 界面中，点击左下角齿轮样式的设置按钮，在“General”页面右侧的“App Language”选择“简体中文”：

2) 设置完毕：

设置模型部署文件夹

LM Studio 默认把模型部署在系统盘中（如 C 盘），由于模型文件通常较大，建议更换为非系统盘。

1) 在 LM Studio 界面中，点击左下角齿轮样式的设置按钮，在“General”页面右侧的“Models Directory”，点击右侧的三个点，再点击“更改”：

2) 选择模型部署位置（本文中为“D:\ProgramData\LM Studio Models”），点击“选择文件夹”：

3) 确认模型部署目录：

下载并使用模型

LMStudio 的默认模型下载地址为国外的 Hugging Face 平台，但由于国内外网络问题，直接在 LM Studio 下载会很慢，建议在国内镜像网站下载后导入。
Hugging Face 国内镜像站：https://hf-mirror.com/models?apps=lmstudio
此链接可直接打开适配 LM Studio 的模型文件。

1) 打开镜像网站，左侧是模型功能、参数量等分类，可根据需求选择，“Libraries”选择 GGUF（Windows、Linux、maxOC 通用） 或者 MLX（专为苹果芯片进行了优化），“Apps”选择 LM Studio，适配本软件；右侧即为模型列表：

2) 在上方搜索框输入关键词搜索，选择一个模型点击，进入模型主页（我的电脑配置较低，选择了一个很小的模型作为示例）：

3) .gguf 后缀的文件即为模型文件。下方是模型名字对应的说明：

• fp16：16 位浮点数全精度，未进行量化。文件大，质量最好，速度慢，需要最多内存。
• qX_Y：模型量化版本，X 代表位数，通常情况下数字越小，文件越小，质量越低，速度越快；Y 代表量化方法变体，_0 是基本量化，_k 是使用 K-quant 方法量化的版本，_l、_m 或 _s 表示模型量化程度（_l 表示更大、质量更好）

4) 下载模型，通常推荐 q4_k_m 版本，此类模型较为平衡，可另外根据电脑配置选择其他版本模型：

5) 打开 LM Studio，点击左侧模型按钮，打开本地模型界面，也可以看到模型部署目录：

6) 点击右下角的三个点，再点击“在文件资源管理器中打开”，打开模型部署目录：

7) 在模型部署目录中新建两层文件夹，LM Studio 要求必须按照“提供商/库/模型文件”（Publisher/Repository/ModelFile）的层级结构来存放，如果只是自己用，可以任意给文件夹命名：

• 当前目录为：D:\ProgramData\LM Studio Models\my_test_model\Qwen
• 模型部署目录：D:\ProgramData\LM Studio Models
• 新建的第一层：\my_test_model
• 新建的第二层：\Qwen

8) 把下载好的 .gguf 模型文件移动到新建的第二层文件夹中：

9) 返回 LM Studio 界面，本地模型界面显示了刚刚部署的模型：

10) 点击左上角的对话按钮，在右侧点击“Pick a model”（选择模型），选择刚刚部署的模型：

11) 点击“加载模型”，把部署的模型加载到 LM Studio 中：

12) 模型加载完成后，在下方输入框输入问题后回车（我用的辣鸡小模型出错很正常）：

LM Studio API接入配置

本文以通过 LM Studio 的 API 服务接入 ChatBox 为例。

1) 打开 LM Studio 界面，点击左侧命令行按钮，点击右侧开关，打开本地 API 服务，点击链接右侧的复制按钮：

2) 打开 ChatBox，点击左侧的“设置”：

3) 点击左侧的“模型提供方”，再点击下方的“添加”：

4) 搜索“lm”，点击 LM Studio：

5) 在“API 主机”栏中粘贴刚刚复制的链接，点击“获取”：

6) 点击部署的模型右侧的加号：

7) 在 ChatBox 聊天界面切换模型：

8) 可以在 ChatBox 聊天了（这个模型的真成智障了...）：

LM Studio常见使用问题解答

1) 加载模型时报“Failed to load model”或显存不足怎么办？
换用更小的量化版本（如 Q3_K_M 或 Q2_K），或在加载设置里把“GPU 卸载层数”调低。4GB 显存建议用 7B 的 Q4 模型，8GB 显存可用 14B 的 Q4 模型。

2) 模型下载到一半失败了能续传吗？
LM Studio 内置断点续传，重新点击下载会从断点继续，不会从头拉取。但由于网络问题，还是把模型建议优先使用离线部署的方式。

3) 支持联网搜索吗？
支持。可以使用以下两种方案：

• LM Studio 的“设置 -> Local Server -> mcp.json”中编辑设置 MCP 服务器（如免费的 DuckDuckGo）。
• 接入 ChatBox、浏览器（LM Studio Chat Assistant 插件）等其他软件后使用这些软件/插件的联网功能。

4) 怎么开放开发者功能？
可以在“设置 -> Developer”中开启开发者模式（Developer mode），可以进行更详细的设置。

5) 和 Ollama 比哪个好？
Ollama 偏命令行、适合开发者批量调度；LM Studio 偏图形界面、适合新手聊天和快速体验。两者底层都可用 llama.cpp，也都能互通 GGUF 模型，按使用习惯选择即可。

总结

LM Studio 是当下最受欢迎的本地大模型图形客户端，把在电脑上运行 GGUF 模型变得简单直观。它支持 GPU 加速、本地 API 服务，也能直接对话，适合不想折腾命令行的用户。无论是新手体验还是本地部署，它都是很合适的入口。

下载下来选个模型开聊，本地 AI 对话原来这么简单 (๑˃ᴗ˂)ﻭ