MiMoCode 是终端里的 AI 编程助手（命令是 mimo），能改代码、跑命令、管 Git，并靠项目记忆跨会话带上下文。
RTX 3080 Laptop（16GB）上用 llama.cpp 跑 Qwen3.6‑35B‑A3B（Q4_K_M，19.7GiB）这种 MoE。权重装不满显存，只能部分层卸到 CPU。下面扫了一圈 -ngl，看速率、显存和大上下文会不会崩，给编码助手定一组能长期用的参数。
MoE 每 token 只激活一小部分专家，decode 比同参数 dense 省算力，但权重还是要全驻留。16GB 塞不下 19.7GiB，混合卸载免不了。
笔记本 RTX 3080（Laptop）在 Ubuntu 22.04 上装驱动和 CUDA Toolkit，再把 llama.cpp 编成带 CUDA 的版本。
把 ComfyUI 装到一台带 NVIDIA 显卡的 Linux 机器上，本地用浏览器打开 WebUI。下面以 Ubuntu 22.04 为主，其它发行版在对应小节给了等价命令。
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官方提供 Docker / 一键脚本部署。本文记录的是 从 GitHub 源码本地构建，并拆分前后端部署 的完整流程，适合需要前后端分离、内网托管管理后台的场景。