早在23年,我就写过一篇文章《大模型下载使我痛苦》,
那时HF需要科学上网才能使用,模型少说十几G,流量有有限,可能有一些镜像网站,但不一定全,也不一定稳定。
现在,如果问在国内下载开源模型先去哪里,那毋庸置疑是魔搭。模型下载快,同时基本上所有国内外的开源模型都会第一时间上架,已然成为国内第一大开源模型社区(当然不止模型)。
模型库是魔搭的基础功能模块,平台按任务类型(如文本生成、图像分类、语音识别等)对模型进行分类组织,支持关键词检索与多维度筛选。
已经知道模型名字,可以直接搜索。
还没确定用哪个,就先想清楚要让模型做什么。
比如,想把录音转成文字,就从可以语音识别开始找,再结合语言、参数规模、运行框架和许可证,逐步缩小范围,
具体想找到适合你业务的模型,可以看【把业务问题翻译成模型任务】章节内容。
找到感兴趣的模型后,点进去看它的模型卡片。以Qwen3-ASR-1.7B为例,模型页面会把介绍、使用方法和效果评估放在一起。
先看这是什么模型,能做什么。模型名称、基本介绍和架构说明,可以帮我们确认有没有找错方向。
再看适用范围,支持哪些语言、适合什么输入、有哪些限制,都和自己的任务有关。
接着看使用方法,需要什么运行环境,依赖哪些工具,输入应该怎样准备,通常都能在示例中找到。下载之前读一下,可以避免文件下载完了,才发现环境部署不了。
最后看评估结果,这个模型在哪些数据上测过,比较的是什么指标,可以作为选型参考。当然具体效果怎么样,还是要拿自己真实数据试一试才知道,榜单只能作为一个参考。
模型页面还提供文件清单、版本和许可证信息,上一章提过,能使用不等于能商用,
准备商用或者继续微调时,这一步千万别跳过。
部分模型还提供在线体验入口,遇到可以直接试用的模型,也能帮助判断这个模型是否值得下载。
魔搭提供网页、命令行、Git和Python SDK等下载方式,下面继续用较小的Qwen/Qwen3-0.6B演示,方便第一次操作。
进入模型的文件页面,找到需要的文件,点击下载按钮即可。网页方式适合查看文件和下载少量内容。
通过模型页面提供的下载按钮获取文件,示例:
先安装最新版的ModelScope Python包,
pip install -U modelscope
只下载一个文件,可以把文件名写在模型名称后面,下面这条命令只下载说明文档,适合先检查下载是否正常。
modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B README.md --local_dir ./Qwen3-0.6B
如果要下载整个模型,去掉文件名即可,
modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B --local_dir ./Qwen3-0.6B
--model后面是模型在魔搭上的名称,后面是本地保存目录,换一个模型时,把这两个位置改成自己需要的值。
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--local_dir上面的命令在终端中运行,如果放进Notebook的Python代码单元格,安装时可以使用%pip install -U modelscope,执行命令时在modelscope前加一个!。
结果展示:

在Python程序中,可以直接调用snapshot_download下载模型,比如,
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download(
'Qwen/Qwen3-0.6B',
local_dir='./Qwen3-0.6B',
)
print(model_dir)
函数返回模型保存的位置,后续代码可以用这个路径加载模型。没有指定local_dir时,SDK会使用默认缓存目录。

模型文件通常较大,使用Git下载前,需要先安装Git和Git LFS。安装好Git LFS后,再执行下面的初始化和克隆命令。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-0.6B.git
git lfs install是在当前环境中初始化Git LFS,并不负责安装这个工具本身。如果提示没有lfs命令,需要先完成工具安装。

四种方式不用全部试一遍,临时拿几个文件就用网页,终端操作用命令行,Python项目用SDK,已有Git工作习惯就继续用Git。
模型下载完成后,打开它的使用示例,把模型路径换成本地目录,先跑通一次输入和输出。
真正需要花时间的模型实验,就可以从这里开始了。