> ## Documentation Index
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# 快速入门
> 通过 GenieX CLI 运行你的第一个模型。
## **前置条件**
* 已安装 CLI——详见[安装](/cn/run/cli/install)。
* 容器内交互式 shell（仅 Docker）——详见[交互式运行](/cn/run/linux/install#交互式运行)。
* 了解[运行环境选择](/cn/get-started/platforms#geniex-运行环境)——`qairt`（Qualcomm AI Engine Direct）用于 Qualcomm AI Hub 模型，`llama_cpp` 用于任意 GGUF。
## **运行你的第一个模型**
### **Qualcomm AI Engine Direct 运行环境（Qualcomm AI Hub）**
**语言模型：**
```powershell windows theme={"dark"}
geniex infer ai-hub-models/Qwen3-4B
```
**多模态模型：**
```powershell windows theme={"dark"}
geniex infer ai-hub-models/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
```
### **llama.cpp 运行环境（GGUF）**
系统提示时请选择 `Q4_0`——它在 Hexagon NPU 上支持最佳。
**语言模型：**
```powershell windows theme={"dark"}
geniex infer unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF
```
**多模态模型：**
```powershell windows theme={"dark"}
geniex infer Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct-GGUF
```
系统提示时请选择：
* **模型类型**——视觉语言模型选 `vlm`，纯文本模型选 `llm`。`Qwen3.5` 与 `Gemma4` 目前请选 `llm`（多模态支持即将推出）。
* **精度（量化）**——`Q4_0` 在 Hexagon NPU 上性能最佳。
如需尝试其他 GGUF 模型，从 Hugging Face 复制任意兼容 GGUF 路径替换上面的命令即可。详见[运行 Hugging Face 上的 GGUF 模型](/cn/models/supported#运行-hugging-face-上的-gguf-模型)。
## **运行本地模型**
已有模型文件在本地，或想从 Hugging Face 自行转换模型包？使用 `geniex pull` 配合 `--local-path` 注册到缓存，然后像其他模型一样运行。详见：
* [运行本地 Qualcomm AI Engine Direct 模型包](/cn/models/supported#运行本地-qualcomm-ai-engine-direct-模型包) —— 从 Hugging Face 自行转换、已解压的模型包目录，或 AI Hub `.zip`。
* [运行本地 GGUF 模型](/cn/models/supported#运行本地-gguf-模型) —— 包含 `.gguf` 文件的目录。
## **下一步**
在 `localhost:18181` 暴露兼容 OpenAI 协议的 HTTP API。
各命令及参数。