本地大模型占满硬盘：Ollama、Hugging Face、LM Studio 的模型放在哪、怎么清

一个 7B、8B 参数的模型，4 位量化后也有 4～5 GB。多试几个尺寸和量化级别，几十 GB 很快就没了。更麻烦的是，每个工具都有自己的模型目录，有的还藏在隐藏文件夹里。这篇文章列出常见工具的默认位置和删除方法，再说明浣熊管家能帮你做什么。

#模型都放在哪里

transformers、diffusers 等通过 Hugging Face 下载模型的 Python 库共用同一个缓存。这些位置都可以改：Ollama 用环境变量 OLLAMA_MODELS，Hugging Face 用 HF_HOME 或 HF_HUB_CACHE，LM Studio 在应用的 My Models 页面中更改。

#删之前想清楚

• 重新下载的代价：模型动辄几个 GB，网络慢时重下要很久，经常用的就留着。
• 自己做的模型先备份：用 Modelfile 创建、自己导入或转换过的模型，以及微调出来的权重，删了可能无法再下载。
• 文件是共享的：Ollama 的多个模型可能共用同一份数据，新版 huggingface_hub 也会在仓库之间共享相同的文件。删除一个模型实际释放的空间可能小于它显示的大小。不要手动去删 blobs 里的单个文件，其他模型可能还在用。

#手动清理

#Ollama

# 列出已下载的模型及大小
ollama list
# 删除指定模型，名称要带上冒号后的标签
ollama rm llama3.2:3b
# 查看模型目录的实际占用
du -sh ~/.ollama/models

ollama rm 只删除这个模型独有的数据，其他模型还在用的部分会保留。ollama ps 和 ollama stop 管的是内存：前者查看已加载的模型，后者把模型从内存卸载，都不会释放磁盘空间。改用其他模型目录的方法见 Ollama 文档。

#Hugging Face

# 按仓库列出缓存、大小和最近访问时间
hf cache ls
# 预览删除整个模型仓库，确认无误后去掉 --dry-run 再执行
hf cache rm model/组织/模型名 --dry-run
# 删除不再被分支或标签引用的旧版本，以及中断下载留下的文件
hf cache prune

以上是当前 huggingface_hub 文档中的命令，hf 命令行随 huggingface_hub 一起安装。不同版本的子命令名称有过变化，提示命令不存在时，运行 hf cache --help 查看，或者升级 huggingface_hub。~/.cache/huggingface/xet 里是 Xet 存储用于上传和传输的缓存，可以整个删除；如果有中断的上传，删除后需要从头开始。

#LM Studio

在 LM Studio 的 My Models 页面可以看到所有已下载的模型，从模型的菜单中删除即可，模型目录也在这里更改。终端里可以用 lms ls 列出本地模型。改过目录的话，以 My Models 中显示的路径为准。

#用浣熊管家查看和清理

深度清理的 AI 模型与缓存 类别会列出这些工具下载到默认位置的模型：

• Ollama 本地模型库：Ollama 的模型之间共用文件，浣熊管家把整个模型库作为一项，只能整体删除。还在用其中任何一个模型时，不要勾选它，改用 ollama rm 逐个删除。清理前需要退出 Ollama。
• Hugging Face 本地模型：每个 models-- 仓库单独列出，可以只勾选不用的模型，数据集不包括在内。
• LM Studio 本地模型：按模型文件夹逐个列出，只检查 ~/.lmstudio/models，清理前需要退出 LM Studio。
• 此外还支持 Whisper、PyTorch Hub、ModelScope、Keras、OpenAI CLIP、TensorFlow Hub、Coqui TTS、GPT4All、Jan 和 ComfyUI 的模型，以及 Hugging Face 用于传输的 Hugging Face 下载缓存。

这些模型条目都不会被 智能推荐 预先勾选，每一项都要你自己确认。用户缓存文件 中还有两项小缓存：LM Studio 应用缓存 和 Ollama 已下载更新（超过 7 天的旧更新包），它们不包含模型，会被智能推荐预先勾选。

清理会直接删除，不进入废纸篓，结果记录在操作历史中。想知道模型一共占了多少，可以下载浣熊管家扫描一次，扫描本身不会删除任何内容。下面的演示窗口使用示例数据，仅作示意。

#找出散落的模型文件

从网页直接下载的 .gguf、.safetensors 文件常常留在下载或文稿文件夹里，不属于任何工具的模型目录。用大文件清理扫描这些位置，再按 AI 模型 筛选，就能集中看到 .gguf、.safetensors、.ckpt、.pt、.onnx 等格式的大文件。Ollama 的模型数据没有扩展名，不会出现在这个筛选里，请按上文的方法管理。想看哪个目录最大，用磁盘空间分析。下面的演示同样使用示例数据。

#常见问题

#删掉的模型还能再用吗？

能，重新下载即可：Ollama 用 ollama pull，LM Studio 在应用内重新下载，通过 Hugging Face 加载模型的库会在下次使用时自动下载。自己创建或导入的模型除外，所以要先备份。

#为什么 ollama list 的大小加起来比目录还大？

不同名称或标签的模型可能共用同一份数据，ollama list 按模型分别计算，加总会偏大。实际占用以 du -sh ~/.ollama/models 为准。

#可以把模型挪到外接硬盘吗？

可以。Ollama 设置 OLLAMA_MODELS，Hugging Face 设置 HF_HOME 或 HF_HUB_CACHE，LM Studio 在 My Models 中更改目录。挪走后，浣熊管家只有在读得到相应环境变量时才会找到 Ollama 和 Hugging Face 的新位置，LM Studio 的自定义目录不会被检查；这些位置可以用磁盘空间分析查看。