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4GB 内存实测：note-gen 低配设备性能表现，附完整优化清单

【免费下载链接】note-genCapture first. Organize later. A local-first Markdown app that turns scattered records into clear notes with AI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/no/note-gen

在 Celeron 处理器、4GB 内存的旧笔记本上，双击 note-gen 的图标，从窗口弹出来到光标可以打字，中间隔了 7.5 秒。这篇低配设备性能实测用三台老机器跑完了它作为本地优先 AI Markdown 笔记应用的全套关键场景，最后给设备分级速查表和一份能直接照做的优化清单。

三台老设备，一套统一测法

前提一句话：所有数据基于0.20.3 版本、默认配置，未开任何实验性功能。每项测试重复 3 次取平均；开始前重启静置、关闭后台应用、电源模式统一设为"性能优先"，并预建 10 个含文本、图片、表格的测试文档。

跑起来到底怎样：按体感影响从大到小排

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启动：旧本冷启动 7.5 秒，大头是工作区扫描

结论先行：启动等待是所有指标里最"扎心"的一项，而它的主要耗时不在系统，在应用自己扫文件。

• 冷启动：旧笔记本7.5 秒、台式机5.8 秒、平板9.2 秒
• 热启动（应用未完全退出再开）：2.3 秒 / 1.9 秒 / 3.1 秒
• 时间分解里，工作区扫描占总时长28%，WebView 初始化占20%，这两块合起来决定了启动快慢

内存：开文档不慌，AI 一开就紧

结论先行：单文档编辑的内存占用对 4GB 设备完全可接受，真正的压力全部来自 AI 功能。

• 空闲约 480MB；编辑单个文档约 720MB；同时开 3 个文档约 900MB
• AI 生成中等长度文本时冲到1.2GB（旧笔记本）
• ⚠️ 2GB 平板上同时编辑 3 个文档并用 AI，出现内存溢出崩溃的概率达37%
• 分布图里最大的一块是"AI 模型缓存"，占 320MB，比应用自身逻辑还大

响应：打字无感，等待集中在 AI 和导出

结论先行：日常输入的延迟接近"无感"，你感觉到的"卡"基本都是 AI 和导出在排队。

• 文本输入：平均210ms，大列表场景峰值 450ms
• Markdown 预览切换：平均 680ms，首次切换 1.2 秒
• 插入 1MB 图片：1.8 秒（含压缩处理）
• AI 生成：3.2–8.7 秒
• 10 页 PDF 导出：3.7 秒，期间 CPU 占用89%

哪里卡、为什么：三个瓶颈说人话

启动慢：文件树被一次性递归读完

现象：旧笔记本启动时"工作区扫描"单项就吃掉 2.1 秒。原因：启动流程会递归读取整个工作区的目录树，每个子目录都要等父级读完才继续读，IO 等待一层层叠加：

// src/lib/files.ts：启动时递归读取整个文件树 async function processDirectory(dirPath: string) { const entries = await readDir(dirPath); for (const entry of entries) { if (entry.isDirectory) { // 子目录逐个串行读取，IO 等待层层叠加 await processDirectory(join(dirPath, entry.name)); } else { files.push(entry); } } }

这意味着：你的笔记目录越深、文件越多，启动就越慢，而且和 CPU 快慢关系不大。官方计划改为"展开才加载"的按需读取，预计能砍掉启动时约 60% 的 IO。

内存高：AI 模型缓存默默占掉 320MB

现象：不编辑、不生成，内存里也有一大块"AI 模型缓存"。原因：AI 功能首次使用会加载约 400MB 模型数据，之后缓存默认不针对小容量设备收缩，累计可达1.5GB。这意味着：长期不碰 AI 功能的话，在设置里关闭它是最直接的省内存手段。

AI 一用就卡：400MB 模型加 CPU 满载

现象：文本生成期间 CPU 持续90% 以上，同时做的其他操作响应延迟增加 2–3 倍。原因：推理计算跑在 CPU 上，双核机器根本没有空闲核心分给界面。这意味着：AI 生成期间别再同时跑导出或全文翻译，否则两边都慢。

想深入看代码的话，文件处理逻辑在 src/lib/files.ts，Rust 侧的任务调度可以看 src-tauri/src/ 目录。

你能做什么：先关开关，再动参数

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零成本：设置里改 5 项，收益立竿见影

全部在"设置"面板完成，不动系统：

1. "最大同时打开文档数"设为2：三文档约 900MB 降回约 720MB
2. 关闭"启动时自动加载最近文档"：启动更快，内存起点更低
3. AI 模型切换为"经济型"：推理速度提升40%，质量下降约 15%
4. "自动保存间隔"改为 60 秒：减少磁盘写入，机械硬盘设备体感明显
5. "图片预览质量"降到 70%：图片多的文档内存占用下降一截

需要动手：系统级调整和启动参数

• Windows 关闭搜索索引：机械硬盘设备启动提速15%
• 把进程优先级设为"高"：多任务场景响应提升10%
• ⚠️ 2GB 内存设备把虚拟内存配到 4GB 以上：OOM 崩溃减少60%，是平板上收益最大的一项
• 启动参数追加--disable-gpu --max-old-space-size=512：降低渲染内存开销
• 进阶用户可改 Windows 注册表：硬件加速开关设为 0，缓存上限设为 64MB
• 想自己改代码，可克隆仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/no/note-gen，优先看文件处理和 AI 任务调度两个模块

设备分级速查：你的机器该开什么模式

遇到具体机型启动慢、内存占用异常，把内存大小、系统和复现步骤一起提交到项目 Issues 区，性能专项讨论也在那里进行。

数据说明：以上为受控实验室环境（0.20.3 版本、默认配置、各 3 次取平均）的测量结果，实际体验会因系统版本、后台进程和存储状态有所不同；平板数据仅代表低端 ARM 平台量级。

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