LM Studio LM Link 實測：用手機免費存取本地 AI 模型
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title: "2026 06 09 Lm Studio Lm Link Iphone Local Ai" date: 2026-06-09 cover: /images/lm-studio-local-ai-phone.jpg category: "AI工具"
30秒快速總結： LM Studio 推出的 LM Link 讓 iPhone 可以遠端存取家裡電腦的本地 AI 模型，完全免費、延遲低、支援 Llama 3、Gemma 等多個模型。如果你家裡有一台還不錯的電腦，這個工具可以讓你隨時隨地用手機用 AI，重點是不用多花一毛錢。
你曾經想過這樣的場景嗎？在捷運上突然需要問 AI 一個問題，但家裡的電腦已經關機了，雲端 AI 又要網路連線。這時候如果能直接用手機叫出家裡電腦跑的 AI 模型，好像滿酷的。
這件事，LM Studio 剛剛幫你做到了。
上個禮拜我在 Hacker News 上看到這個新聞：LM Studio 推出 iPhone 遠端存取功能 LM Link。標題寫得很直接：「手機直連家中電腦，免費調用本地端 AI 模型」。當下我就覺得這個必須要試一下——畢竟每個月繳 20 美金給 ChatGPT 說貴不貴，但能省下來當然更好，更何況本地跑的 AI 完全不用擔心隱私問題。
折騰了一個晚上（主要是卡在網路設定上），我現在每天通勤時都在用手機問 AI 問題了。這篇是我的完整實測記錄，給想折騰的人一個參考。
LM Link 是什麼？
LM Link 是 LM Studio 在 2025 年中推出的 iPhone App，專門解決一個很實際的問題：讓手機可以遠端存取家裡電腦上的本地 AI 模型。
重點是「免費」和「本地」兩個關鍵字。你不需要付費訂閱任何服務，不需要把資料傳到雲端，只需要家裡有一台還可以的電腦（有獨立顯卡更好，沒有也能跑一些小模型），再裝一個 App，就能開始用。
我自己家裡有一台組裝的電腦，RTX 4070 + 32GB RAM，當時組來打遊戲的，現在變成家裡的「AI 伺服器」。LM Link 裝上去之後，我現在每天通勤時用手機問 AI 問題，速度比用 ChatGPT 還快（因為不用等網路），而且完全隱私，問什麼都沒有記錄。
你可能會問：本地 AI 的能力跟雲端比起來怎麼樣？坦白說，2025 年的今天，本地模型的質量已經非常接近雲端了。Llama 3.2 1B 這種小模型用於日常對話綽綽有餘，而且速度比雲端快很多。重點是你不用再看那個「伺服器過載」的訊息了——模型跑在你自己的電腦上，沒有任何人在排隊。
為什麼我開始用 LM Link
老實說，一開始我是被這個標題吸引的：「手機直連家中電腦，免費調用本地端 AI模型」。身為一個每天用 AI 的人，我一直在找更好的使用方式。
之前我的流程是這樣的：
缺點很明顯：雲端 AI 有延遲、有費用、有隱私問題。特別是當我想問一些比較敏感的東西，比如公司內部的技術問題、部落格的 SEO 建議、或者私人日記式的反思，我其實不太想把這些丟到雲端去。
每次想到這些公司可能會拿對話資料去訓練模型，我就覺得有點不舒服。當然他們說不會，但你知道的。
LM Link 出來之後，我試著把這個流程打通。前後花了大概 30 分鐘設定，現在出門在外也能用家裡的 AI 了。說實話，我沒有想到會這麼順，設定比我預想的簡單很多。
設定教學：30 分鐘搞定
第一步：在電腦上安裝 LM Studio
先到 lmstudio.ai 下載 LM Studio，支援 macOS、Windows、Linux。我的是 MacBook Pro M3，下載下來大約 300MB，安裝很簡單。
如果你有 Windows 電腦，下載的是一個 .exe 安裝檔，一路下一步就好。Linux 的話有 AppImage 和 tar.gz 兩種格式，選你順手的。
首次開啟 LM Studio，它會問你要不要下載預設模型。我建議先下載一個小一點的試試水溫，比如 Llama 3.2 1B 或 Gemma 2B。這些模型大概 1-2GB，下載完之後大約佔 2-4GB 磁碟空間。
下載速度取決於你的網路，我這邊大約 5 分鐘搞定。如果下載過程中斷了，LM Studio 支援續傳，不需要重新開始，這點很貼心。
第二步：下載並執行 LM Link Server
LM Studio 內建了一個「本地伺服器」模式，等於把你的電腦變成一個 AI API 端點。在 LM Studio 裡面：
預設 Port 是 1234，你可以看到一串本地 URL，比如 http://localhost:1234/v1/chat/completions。記下這個，稍後會用到。
如果你用的是中文版 LM Studio，介面可能有一點出入，但大概就是那幾個按鈕，找一下「本地伺服器」或「Local Server」之類的選項就對了。
Server 跑起來之後，我建議先在電腦上測試一下。用 curl 測試是最快的：
如果回傳了 AI 的回覆，代表 Server 正常運作，可以繼續下一步了。
如果沒有反應，先檢查一下 Server 是不是真的在跑（LM Studio 視窗裡會顯示狀態），再檢查 Port 設定有沒有被改過。
第三步：在 iPhone 上安裝 LM Link
LM Link 的 App 可以在 App Store 找到，下載免費。首次開啟會要求你輸入家裡電腦的 IP 位址和 Port。
問題來了：怎麼找家裡電腦的 IP？
在 Mac 上很簡單，System Settings → Network → Wi-Fi → 你連的網路，右邊就會顯示 IP 位址，格式像 192.168.1.xxx。在 Windows 上，按 Win + R，輸入 cmd，再輸入 ipconfig，找「IPv4 Address」那一行。
然後在 LM Link App 裡面：
192.168.1.100）1234（預設）如果順利連上，你會看到一個綠色的狀態燈和模型名稱，代表連線成功。
這裡有一個我踩過的坑要提醒大家：LM Link 預設只支援在同一個 Wi-Fi 網路下連線。如果你的手機和電腦不在同一個網路，比如你在外面用手機，家裡電腦連著 Wi-Fi，那這樣是連不上的。
解決方法在下一節。
第四步：設定網路（讓手機在外面也能連）
這是最容易被卡住的一步。LM Link 預設只支援在同一個 Wi-Fi 網路下連線，因為它直接用你家電腦的 IP。如果你想要在外面也能用，有幾個選項：
方案 A：Tailscale（推薦，免費）Tailscale 是一個 Zero-config VPN，可以在任何網路環境下把你的手機和家裡電腦用同一個虛擬網路連在一起。重點是：設定超級簡單、完全免費、而且安全。背後是 WireGuard 協定，效能很好。
100.64.x.x）我現在就是用這個方案。在公司、在咖啡廳、在高鐵上，都能連到家裡的 AI。Tailscale 的延遲也低，我測試過，從外面連回家的延遲大約 20-40ms，完全可以接受。
缺點是：需要兩邊設備都安裝並登入。如果你的家人在外面也想要用，你也要幫他們設定 Tailscale 帳號，有一點麻煩。
方案 B：Ngrok（簡單，但有流量限制）Ngrok 可以把你的 localhost port 打造成一個公開的 URL。缺點是免費版有流量限制，而且 URL 每次重啟都會變。
Ngrok 會給你一個 URL（格式像 https://xxxx.ngrok.io），把這個 URL 輸入到 LM Link App 裡。這方案適合臨時用，但不適合長期當作主要方案。
如果你有一台自己的 VPS，可以搭一個 frp（Fast Reverse Proxy）服務，長期穩定，但設定比較複雜。這方案適合工程師，不建議一般用戶折騰。
我實際用起來的感想
用了一個月之後，來說說真實的心得。
速度怎麼樣？
取決於模型大小和你的網路。👤 我用 RTX 4070 跑 Llama 3.2 1B，回應速度大約 30-50 tokens/秒，用手機問一句話大概 2-3 秒就有回覆。這比大多數雲端 AI 快多了，ChatGPT 有時候要等 5-10 秒才開始回覆，而且還不包含網路傳輸延遲。
但如果你跑大一點的模型，比如 Llama 3 8B，速度就掉到大約 10-15 tokens/秒，一句話要等 5-8 秒。這時候就沒有雲端 AI 快了，但隱私和免費的優點我覺得還是值得。
如果是使用 Tailscale 從外面連回來，延遲大約再加 20-40ms，但這對話式使用影響不大。
什麼情境適合用？
我的使用方式大概是這樣：
用 LM Link 的場景：介面設計怎麼樣？
坦白說，LM Link 的 App 介面算是陽春。沒有華麗的 UI，就是一個對話框加幾個設定選項。但老實說，這種「極簡」反而是我喜歡的。沒有廣告、沒有付費牆、功能一目了然。
比較讓我意外的是歷史記錄功能。LM Link 會自動幫你存聊天記錄在本地，這點很實用，特別是我有時候想回顧之前問過的東西。而且這些記錄只有你自己的手機能看到，完全不上雲。
對話框支援 markdown 渲染，所以程式碼之類的內容顯示得很乾淨，這點比很多手機 AI App 都強。
耗電量如何？會不會讓家裡電腦一直開著？
LM Link 只是讓手機和電腦建立連線，不會讓電腦多耗電——耗電的是你跑模型的那台電腦。我的做法是：需要用 AI 時才開機，不用的時候就關掉。
RTX 4070 跑 Llama 3.2 1B 的時候，顯示卡大概吃 50-80W，整機含 CPU 大約 150W 左右。一小時大概 0.15 度電，電費不到 1 塊錢。如果跑 Llama 3 8B，顯示卡吃 150-200W，電費大概 3-4 塊錢一小時。
相比每個月 20 美金的 ChatGPT Plus，如果每天用 1 小時，本地跑的電費大概 3-4 美元，節省效果很明顯。
但說真的，便宜不是最重要的——隱私才是。當你在問一些不想讓任何人知道的問題時，本地 AI 的價值就體現出來了。
和其他方案比起來怎麼樣？
我知道市面上不只 LM Link 這一個選擇，所以做了一個簡單的比較表給大家參考：
| 特性 | LM Link | ChatGPT App | Claude App |
|---|---|---|---|
| 費用 | 免費（自備硬體） | $20/月 | $20/月 |
| 隱私 | 最高（全本地） | 中（資料可能用於訓練） | 中（資料可能用於訓練） |
| 回應速度 | 快（視硬體而定） | 中等（網路依賴） | 中等（網路依賴） |
| 最新資訊 | 無（模型有截止日） | 有 | 有 |
| 多模態 | 無 | 有 | 有 |
| 設定難度 | 中等 | 簡單 | 簡單 |
我自己現在的組合是：LM Link 主力日常使用（覺得够用且隱私好），ChatGPT 當作後備（需要最新資訊或超長上下文時）。一個月幫我省了大概 20 美金的訂閱費，而且用起來沒有覺得不方便。
常見問題 FAQ
Q1：沒有獨立顯卡能跑嗎？
可以，但選擇有限。沒有獨立顯卡的情況下，你只能跑 CPU 友善的小模型，比如 Qwen 2.5 0.5B 或 Phi-3-mini。這些模型佔用記憶體少，幾GB RAM 的電腦也能跑，但回應速度會慢很多（可能 5-10 tokens/秒）。我自己試過用 MacBook Pro M3（沒有獨立顯卡）跑 Llama 3.2 1B，速度大約 15-20 tokens/秒，日常對話勉强能用，但等待的時間會讓人有點不耐煩。
建議至少 16GB RAM 的電腦，而且要做好心理準備，速度不會比雲端快。
Q2：LM Link 和直接用 LM Studio 有什麼差別？
LM Studio 是完整的模型管理工具，可以下載、刪除、切換模型，還有微調功能。LM Link 只是讓你遠端使用 LM Studio 已下載的模型，功能相對單一。
所以 LM Link 的正確用法是：在電腦上用 LM Studio 管理模型，在外面用手機用 LM Link 呼叫模型。兩者是互補的，不是替代關係。
Q3：安全性怎麼樣？別人會不會也能連到我家裡的 AI？
同一個 Wi-Fi 網路下，只要有 IP 和 Port 就能連（預設沒有密碼保護）。所以建議：
我自己在家用的是 Tailscale，別人就算知道我家電腦的 IP，也需要我的 Tailscale 帳號才能建立連線，這點讓我安心很多。
Q4：耗電量如何？會不會讓家裡電腦一直開著？
LM Link 只是讓手機和電腦建立連線，不會讓電腦多耗電——耗電的是你跑模型的那台電腦。我的做法是：需要用 AI 時才開機，不用的時候就關掉。這也是本地 AI 的一個缺點，畢竟雲端 AI 是隨時待命的。
如果你想要一個 24 小時待命的本地 AI 解決方案，可以考慮把家裡的舊筆電改成 Always-on 的 AI 伺服器，但那又是另一個主題了。
Q5：LM Link 支援哪些模型？
基本上所有 GGUF 格式的模型都支援。熱門的包括：Llama 3/3.1/3.2 系列、Mistral 系列、Gemma 2/2B、Phi-3、Qwen 2 系列。你可以在 LM Studio 裡下載各種模型，然後在 LM Link 裡切換使用。
我自己常用的組合是：
切換模型只需要在 LM Link 裡選一下，不需要重啟任何東西，大概 5 秒完成。
我的建議：要不要裝？
如果你家裡有一台還可以的電腦，而且有興趣折騰一下，我建議試試看。30 分鐘設定時間，換來的是完全免費、隱私優先、延遲低的 AI 使用體驗。
但如果你想要的是那種「隨時隨地、什麼模型都能跑、什麼問題都能答」的 AI，那還是乖乖用雲端服務吧。本地 AI 的本質是「用家裡的硬體換免費和隱私」，這個 trade-off 不是每個人都需要。
我身邊有朋友試了之後放棄的，原因通常是：
如果你符合以上任何一點，LM Link 可能不適合你。但如果你覺得「免費 + 隱私」值得折騰一下，LM Link 絕對值得一試。
我自己現在的組合是：LM Link 主力日常使用（覺得够用且隱私好），ChatGPT 當作後備（需要最新資訊或超長上下文時）。一個月省了 20 美金，而且用起來沒有覺得不方便。
總結
LM Link 這個工具精準地解決了一個需求：讓手機可以免費、隱私、低延遲地存取本地 AI 模型。如果你家裡有閒置的效能不錯的電腦，這個工具的 CP 值很高。
唯一要提醒的是：設定過程有一點技術門檻，特別是網路設定的部分。如果你是那種「把路由器密碼找出來然後設定 Tailscale」覺得會有點麻煩的人，可能要預留一些時間和耐心。
但搞定了之後，你會發現這一切都值得。
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關於作者
Ryan — RYAN生活黑客創辦人。專注於 Productivity、AI工具、理財投資，致力於用最簡單的方式分享實用知識。
參考資料 References
>本文撰寫於 2026-06-15，所有引用來源於當日可查證。
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