ChatGLM3-6B-128K 体验：Ollama 三步搭建 AI 写作助手
你是不是也遇到过这些场景： 写周报卡在第一句，改了八遍还是像流水账； 给客户写产品介绍，翻来覆去就那几句话，缺乏专业感； 整理会议纪要时，录音转文字堆成山，却不知从哪下手提炼重点； 甚至只是想给朋友圈配一段有温度的文案，敲了半天键盘又全删掉……
别急——这次不用装环境、不配显卡、不调参数。我用一台普通办公笔记本（16G 内存 + 集显），三步完成部署，5 分钟启动一个真正能帮上忙的 AI 写作助手。它不是玩具模型，而是刚发布的长文本增强版：ChatGLM3-6B-128K，原生支持最长 128K 上下文——相当于一口气读完一本《三体》全书再帮你写续章。
这不是概念演示，是我在真实写作流中反复验证过的落地方案。下面带你从零开始，亲手搭起属于你的轻量级 AI 写作中枢。
1. 为什么选 ChatGLM3-6B-128K？不只是'更长'那么简单
很多人看到'128K'第一反应是：'哦，能处理更长文本'。但真正用起来你会发现，它的价值远不止于此。我们拆开来看它和普通 6B 模型的本质差异：
1.1 长文本≠堆字数，而是理解力的跃迁
ChatGLM3-6B-128K 不是简单把窗口拉宽，而是重构了整个长程建模能力：
- 位置编码重设计：传统 Transformer 的位置编码在超长序列下会严重失真，它采用改进的 RoPE 变体，在 128K 长度下仍能精准定位'第 87423 个 token 属于哪段对话的哪个角色'；
- 训练策略针对性强化：在对话阶段直接使用 128K 上下文训练，而非仅在预训练阶段模拟长文本——这意味着它真正'习惯'在万字材料里找逻辑、抓重点、做归纳；
- 实测对比：我用一份 13 页（约 21000 字）的产品需求文档测试，普通 ChatGLM3-6B 在回答'第三章提到的三个核心风险点是什么？'时，遗漏了第二点；而 128K 版本完整复述并补充了原文未明说的推导依据。
这就像请两位助理读同一份合同：一个边读边忘，读完只记得开头结尾；另一个边读边画思维导图，读完能指出条款矛盾点——差别不在记忆力，而在信息组织能力。
1.2 写作友好型架构：开箱即用的'工具意识'
ChatGLM3 系列最被低估的特性，是它原生支持的Function Call（函数调用）能力。这让你无需写一行代码，就能让 AI 自动调用写作工具链：
- 自动识别用户意图：'帮我把这段技术描述改成面向销售的话术' → 模型主动触发'风格转换'函数
- 多步骤任务拆解：'先总结这篇竞品分析，再生成三条差异化卖点，最后写成微信公众号推文' → 模型分阶段调用'摘要→提炼→润色'函数
- 安全可控输出：所有函数调用都经严格 schema 校验，杜绝胡编乱造
对比需要手动拼接 system prompt、反复调试 temperature 的传统方式，这种
