本地部署了一个 gpt-oss:20b，实测同级别感觉还不如deepseek-R1:14b

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直接上图了，看下面的效果，我的问题是让模型来比较 9.11 和 9.8 的大小。

可以看到 gemma3:27b 完胜啊，回答清晰，逻辑清楚。

gpt-oss 推理逻辑有点问题，注意看，他说 ,9.11 只比 9.00 小 0.11。很明显是大 0.11 吧。不过他结论倒是对的。

完美，逻辑清晰。

也能够清晰的拆解出比较整数部分和小数部分，还算清晰。

也能够说出，就是思考太啰嗦了。不过他考虑了日期的情况，考虑得还全面。

我的本地就部署了这么多模型了，你可能很好奇，为什么我可以

helpmed问一个问题

就可以让 deepseek-r1:14 模型就会回答我问题了呢？因为我在本地写了一个 shell 脚本，把他注册到我的shell 环境中啦，脚本如下。

# 自定义的 AI 助手函数
functionhelpme() {

# 临时禁用 glob 扩展，避免中文标点符号被当作通配符
setoptlocal_options
setoptno_glob

# 检查是否有参数
if[[$#-eq 0 ]];then
 echo"用法: helpme [g|o|d] <你的问题>"
 echo" g - 使用 gemma3:27b"
 echo" o - 使用 gpt-oss:20b"
 echo" d - 使用 deepseek-r1:14b"
 echo" q - 使用 qwen3:30b"
 echo""
 echo"示例: helpme g 如何使用 Docker？"
 echo"示例: helpme o 什么是机器学习？"
 echo"示例: helpme d 解释一下这段代码"
 echo"示例: helpme q 写一个快速排序"
 return1
fi

localmodel=""
localfirst_arg="$1"

# 根据第一个参数选择模型
case"$first_arg"in
 "g")
   model="gemma3:27b"
  shift
   ;;
 "o")
   model="gpt-oss:20b"
  shift
   ;;
 "d")
   model="deepseek-r1:14b"
  shift
   ;;
 "q")
   model="qwen3:30b"
  shift
   ;;
  *)
  # 如果第一个参数不是 g/o/d/q，则默认使用 gpt-oss，并且不移除第一个参数
   model="gpt-oss:20b"
   ;;
esac

# 检查是否还有问题内容
if[[$#-eq 0 ]];then
 echo"请输入你的问题。"
 echo"用法: helpme [g|o|d|q] <你的问题>"
 return1
fi

# 将剩下的所有参数作为问题
localquestion="$*"

# 提示用户，并调用 Ollama
echo"🤖 正在向$model请教question"
echo"---"
 ollama run"$model""$question"
}

这样，我就可以在本地方便调用我的模型啦，平常在 shell 命令中直接问。比如我忘记了怎么创建软链接了，我可以直接

helpmed建立软连接的命令是啥？

然后直接在命令行下就给我巴拉巴拉了，我都不用切到其他地方去了。岂不是很爽 YY？