它想解决的场景
停电、断网时问「冰箱里的食物还能放多久」「烫伤怎么处理」「怎么净化饮用水」，联网的 AI 助手全都用不了。Survival LLM 的思路是在有网时把模型和资料库一次装进本机，之后完全离线运行：不用账号、不做追踪，提问不离开电脑。开发者 anonnerdfrenzy 10 月 24 日在 GitHub 建仓公开源码，10 月 26 日至 27 日连续发布 0.3.0 到 0.3.4 五个版本。项目页面称它免费开源，但 GitHub 上的许可证没有标为标准开源协议，资料库里各来源也各自保留许可，部分仅限非商业使用。
按内存配模型，回答必附出处
应用启动时先检查电脑内存，再下载对应的模型：
- 128 GB 以上内存的 Mac：NVIDIA Nemotron 3.5 Super，80 GB；
- 32–96 GB 的 Mac：Qwen3.8 27B，18 GB；
- 32 GB 以上的 Windows 电脑：NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning，25 GB；
- 16–31 GB 的 Mac 或 PC：IBM Granite 4.2 8B，6 GB。
资料库是可检索的纯文本，包括约 93 万篇阅读量最高的维基百科条目、WikiMed、MedlinePlus、英国药品目录、WikEM 急诊医学、FEMA 的 Ready.gov 应急指南、CDC 旅行健康、美军医疗与生存手册、wikiHow、iFixit 维修指南和 Appropedia 等。完整版下载 9 GB、安装后 19 GB；去掉维基百科和 iFixit 的精简版 1.3 GB。用户也可以加入自己的 PDF、Word 文档，比如发电机说明书或家庭应急预案。
作者用 22 道停电与急救问题做了盲评，标准是「答对官方指南的要点」：前两档模型都答对 21 道，Nemotron 3.5 Lightning 19 道，Granite 4.2 8B 只有 14 道。所以应用会在每个回答下列出读过的条目，点开能看到被引用的原文段落。作者在 MacBook Pro 上实测回答时功耗约 100 瓦、每题 5 到 40 秒，一块满电电池大约能回答 100 到 300 个问题。
该怎么看
这是个人项目，测试题只有 22 道，且是在早期版本的资料库上测的，不能当成医疗建议工具。它更有价值的地方在于把「本地模型 + 可溯源检索」做成了普通人能装的应用：断网场景下答案未必完美，但能直接翻到 FEMA 或 MedlinePlus 的原文，比只听模型复述可靠。真要用，最好在有网时装好，并先用几个已知答案的问题试一试小模型的水平。