大家好,我是超哥。今天给大家分享 Flint 40B AI 编程模型的本地部署教程!这款模型专为 AI 编程打造,拥有约 398 亿总参数,每个 Token 仅激活约 25 亿参数,同时支持最高 262K 超长上下文,能够帮助我们分析代码、修复 Bug 和开发项目。今天我们将使用 llama.cpp 在本地部署,并接入 Hermes Agent,实现工具调用等功能。下面我们开始教程!

博主电脑环境
显卡:NVIDIA RTX 4080 SUPER(16GB)
CPU:AMD R9 7900X 12-Core Processor(12核)
内存:64GB DDR5(3600 MHz)
一、Flint 40B 大模型下载
夸克网盘模型下载地址:https://pan.quark.cn/s/dd0ea6e1a5d7?pwd=L5Fp
Hugging Face 模型下载地址:https://huggingface.co/unsloth/flint-GGUF/tree/main
模型版本选择推荐:
| 模型版本 | 文件大小 | 推荐显存 | 推荐说明 |
|---|---|---|---|
| UD-IQ1_M | 11.4 GB | 8GB 起 | 极限压缩,适合显存有限的用户 |
| UD-IQ2_XXS | 11.9 GB | 8GB 起 | 超低量化,适合低显存部署 |
| UD-Q2_K_XL | 13.6 GB | 12GB 起 | 低显存与输出质量兼顾 |
| UD-IQ3_XXS | 14.5 GB | 12GB 起 | 低比特量化,精度相对更高 |
| UD-Q3_K_XL | 18.5 GB | 16GB 起 | 兼顾模型体积与输出质量 |
| UD-Q4_K_XL | 25.1 GB | 20GB 起 | 适合追求更好代码质量的用户 |
| UD-Q5_K_XL | 29.9 GB | 24GB 起 | 较高精度,适合注重代码质量的用户 |
| UD-Q6_K_XL | 36.3 GB | 32GB 起 | 高精度量化,进一步减少精度损失 |
| Q8_0 | 42.3 GB | 40GB 起 | 高精度量化,优先考虑输出质量 |
二、下载并配置 llama.cpp
1、下载并安装 llama.cpp
夸克网盘下载地址:https://pan.quark.cn/s/b7aab1520329?pwd=dtGB
Github 下载地址:https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases

| 版本 | 适用硬件 | 说明 |
|---|---|---|
| Windows x64 (CPU) | Intel / AMD CPU | 仅使用处理器运行 |
| Windows arm64 (CPU) | ARM 架构 Windows 设备 | 适用于骁龙 X Elite 等 ARM 平台 |
| Windows x64 (CUDA 12) | NVIDIA 显卡 | 推荐大多数 RTX/GTX 用户使用 |
| Windows x64 (CUDA 13) | NVIDIA 显卡 | 适用于较新的 NVIDIA 驱动 |
| Windows x64 (Vulkan) | AMD / Intel / NVIDIA 显卡 | 通用显卡加速版本 |
| Windows x64 (SYCL) | Intel Arc 显卡 | Intel Arc 用户专用版本 |
| Windows x64 (HIP) | AMD Radeon 显卡 | AMD 用户首选版本 |
注意:显卡用户别忘了下载下图主程序后面的DLLs文件,下载后把里面的内容解压到llama.ccp主程序的根目录里,不然无法使用显卡运行模型。

2、Flint 40B 接入 llama.cpp
把下载到的大模型放到 llama.ccp 程序的根目录下的 models 目录里(需自行创建目录)
3、配置启动脚本
llama.ccp 程序的根目录创建启动脚本,命名成:启动.bat
@echo off chcp 65001 >nul title Flint-40B - llama.cpp cd /d "%~dp0" echo. echo ======================================== echo XChaoGe.Com echo llama.cpp Local AI Server echo ======================================== echo. echo Model: Flint-40B echo. llama-server.exe ^ -m "models\模型名称" ^ --host 127.0.0.1 ^ --port 8085 ^ -c 65536 ^ --fit on ^ -fa auto ^ --jinja ^ --parallel 1 ^ --alias Flint-40B ^ --temp 0.6 ^ --top-p 0.95 ^ --top-k 20 ^ --repeat-penalty 1.05 ^ -ngl 99 ^ -n 65536 pause
访问控制面板 URL:
参数说明:
| 参数 | 设置 | 说明 |
|---|---|---|
| -m | 模型名 | 指定 Flint 40B 量化模型文件 |
| --host | 127.0.0.1 | 仅允许本机访问服务 |
| --port | 8085 | 设置服务监听端口 |
| -c | 65536 | 设置上下文长度为 64K Token |
| --fit | on | 自动调整模型配置以适配硬件资源 |
| -fa | auto | 自动设置 Flash Attention |
| --jinja | 开启 | 启用 Jinja 聊天模板 |
| --parallel | 1 | 设置单路并行处理 |
| --alias | Flint-40B | 设置 API 中的模型显示名称 |
| --temp | 0.6 | 控制回答的随机性 |
| --top-p | 0.95 | 控制候选 Token 的累计概率 |
| --top-k | 20 | 限制每次采样的候选 Token 数量 |
| --repeat-penalty | 1.05 | 轻微抑制重复内容 |
| -ngl | 99 | 尽可能将模型层加载到 GPU,实际分配受显存及运行环境限制 |
| -n | 65536 | 设置单次回答最多生成 65536 个 Token |
三、接入 Hermes Agent
Hermes Agent 下载地址:https://hermes-agent.nousresearch.com/

OpenAI api 参数:
API 秘钥: 随便填一个
Base URL:http://127.0.0.1:8085/v1