夜雨聆风Chrome 会把 Gemini Nano 下载到本机，文件约 4GB。问题不是模型本身，而是默认下载、难发现、难拒绝。
先说结论
如果你最近发现 Chrome 很占硬盘，不一定是缓存。
你的电脑里可能多了一个叫 weights.bin 的文件，大小大约 4GB。它通常藏在 Chrome 用户数据目录下的 OptGuideOnDeviceModel 里，是 Google 给 Chrome 内置 AI 准备的本地模型权重，也就是 Gemini Nano。
这不是“Chrome 被黑了”。更准确地说，这是 Chrome 自己的模型分发机制。
争议点也不在“本地 AI 模型一定不好”。本地模型本来可以带来隐私和延迟优势：不用每次都把文本发到云端，某些任务可以直接在浏览器里跑。
真正的问题是：一个浏览器能不能在用户没有清楚点头的情况下，往本机塞一个 4GB 的 AI 模型？
先查你有没有
隐私研究者 Alexander Hanff 在 5 月 4 日发文称，Chrome 会把 Gemini Nano 的权重写进用户机器，文件名是 weights.bin，目录名是 OptGuideOnDeviceModel。
我在自己的 Mac 上也查到了：
~/Library/Application Support/Google/Chrome/OptGuideOnDeviceModel/2025.8.11.1/weights.bin 大小是 4.0G。
macOS 可以这样查：
du -sh ~/Library/Application\ Support/Google/Chrome/OptGuideOnDeviceModel 2>/dev/null Windows 位置通常是：
%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel 也可以在 Chrome 打开：
chrome://on-device-internals Google 官方文档也写了，Gemini Nano 的当前大小可以在这个页面查看。
Google 官方承认了什么
这件事最容易被写成阴谋论，但事实并不神秘。
Google 的 Chrome 开发者文档明确说，Chrome 有 built-in AI APIs，使用的是 Gemini Nano。文档还列了硬件和网络条件：桌面系统、足够磁盘空间、GPU 或 CPU 推理能力，以及初次下载所需的非计量网络。
也就是说，Chrome 内置 AI 不是传闻。
Google 也没有完全隐藏“模型会下载”这件事。它在开发者文档里写得很清楚：这些 API 使用前，底层模型和相关定制内容必须下载、解压、加载到内存。
问题是，这些信息主要写给开发者看。
普通用户安装 Chrome 时，不会看到一个很清楚的弹窗说：
Chrome 想下载一个约 4GB 的本地 AI 模型，用来支持这些功能。是否允许？
这才是争议核心。
“偷偷下载”是不是夸张？
要看你怎么定义“偷偷”。
如果意思是“Google 完全没有文档”，那不准确。Google 有文档，甚至还有一整页叫“Inform users of model download”，建议开发者在模型下载时给用户展示进度。
如果意思是“普通用户很难在默认界面里提前知道、提前拒绝、事后找到并永久删除”，那这个词就不算离谱。
Google 自己的模型管理文档写得很直白：当使用 built-in AI API 时，模型管理会在后台自动发生。模型会下载、更新、清理。更新时还可能是完整新模型下载，不是小补丁。
Chromium 的企业策略文件更直接：
When the policy is set to Allowed (0) or not set, the model is downloaded automatically, and used for inference. 翻译一下：如果策略允许，或者你没有配置这个策略，模型会自动下载，并用于本地推理。
默认值就是 0。
这句话比任何公关说法都重要。
为什么用户会生气
4GB 对很多人不是小数。
如果你用的是 2TB 台式机硬盘，可能无所谓。但如果你用的是 256GB 或 512GB 笔记本，Chrome 自己塞进来一个 4GB 文件，就很难当成“小缓存”。
更麻烦的是，目录名叫 OptGuideOnDeviceModel。
这个名字对普通用户没有任何解释性。它没有叫 GeminiNanoModel，也没有叫 ChromeLocalAIModel。你不搜索，基本不会知道这是一个 AI 模型。
这就是信任问题：浏览器是用户每天打开网页的工具，不应该把用户的硬盘当成自己的部署节点。
本地 AI 本身不是坏事
这里要分清楚两件事。
本地 AI 模型有价值。它可以降低延迟，减少云端调用成本，也可能让某些敏感文本留在本机。
Google 在客户端 AI 文档里也强调，本地处理可以保护敏感数据、改善延迟、减轻服务器压力。
所以问题不是“Gemini Nano 不该存在”。
问题是：有价值的东西，也应该让用户选择。
尤其是当这个东西不是 40MB，而是 4GB。
怎么阻止它继续下载
先试最温和的办法：在 Chrome 里关 AI 功能。
chrome://settings/ai chrome://flags/#optimization-guide-on-device-model chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano 把相关实验项设成 Disabled，然后重启 Chrome。
但 flags 不是面向普通用户的长期配置。浏览器更新后，行为可能变化。
更硬一点的办法是企业策略。策略名叫：
GenAILocalFoundationalModelSettings Chromium 策略文件写明：0 是允许自动下载模型；1 是不下载模型，已经下载的模型会被删除。
Windows 上常见做法是在注册表里设置：
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Google\Chrome GenAILocalFoundationalModelSettings = 1 改注册表有风险，不熟悉的人不要乱改。公司电脑应该交给 IT 管理。
这正好说明了问题：能永久拒绝的开关存在，但它更像给管理员准备的，不像给普通用户准备的。
不要只删文件
如果你只是删掉 weights.bin，可能过一阵它又回来。
原因很简单：Chrome 的模型管理机制会根据配置、硬件条件、功能状态和后台更新重新判断你是否“符合下载条件”。
所以正确顺序应该是：先关相关 AI 功能或配置策略，重启 Chrome，再删 OptGuideOnDeviceModel，过几天复查它有没有回来。
只删文件，不改触发条件，本质上是在和 Chrome 的后台管理器拔河。
这件事真正的信号
Chrome 这次争议不是孤立事件。
AI 功能正在从“你打开一个 App 使用它”，变成“操作系统、浏览器、输入法、办公套件默认把模型塞进来”。
过去，软件默认占用的是 CPU、内存、磁盘缓存。现在，它开始默认占用你的本地 AI 推理能力、本地模型存储、本地带宽。
模型不是普通资源文件。它体积大，更新成本高，用户不容易识别，还和隐私承诺绑定。
如果一个产品说“本地 AI 更隐私”，用户自然会问：我看到的 AI 功能是不是都在本地跑？
但实际情况可能是：本地模型在硬盘上，某些 AI 界面仍然走云端。
这就需要非常清楚的标识。
哪些功能用本地模型？哪些功能会把内容发给 Google？模型多大？什么时候下载？怎么删除？删了会不会回来？
这些问题不应该藏在开发者文档、企业策略和 chrome://flags 里。
最后
本地 AI 是未来。
但“未来”不能成为默认占用用户设备的理由。
Chrome 下载 Gemini Nano 这件事，技术上不神秘，甚至有合理用途。真正难看的地方，是它把一个 4GB 的决定做成了后台默认行为。
用户不是反对 AI。
用户反对的是：我的电脑，怎么又变成别人的路线图了？
资料来源：
• That Privacy Guy: Google Chrome silently installs a 4 GB AI model
• Chrome Developers: Get started with built-in AI
• Chrome Developers: Inform users of model download
• Chrome Developers: Understand built-in model management in Chrome
• Chromium policy: GenAILocalFoundationalModelSettings