Google 官方帮助文档确认：Chrome 可能在后台下载设备端生成式 AI 模型，让依赖这些模型的功能可以直接使用。具体文件大小会随模型和版本变化，不应把社区观察到的“约 4GB”写成所有设备都固定下载 4GB。
这批文件与 Gemini Nano 有关，主要用于 Chrome 的本地 AI 功能。争议点不在于浏览器支持本地 AI 本身，而在于下载过程是否足够透明、用户是否应当事先知情，以及系统资源是否被合理占用。
先确认模型是否存在
在地址栏打开 chrome://components，查找 Optimization Guide On Device Model；需要进一步排错时，可以打开 chrome://on-device-internals，在 Model Status 中查看下载、加载和错误状态。开发者还可以在 DevTools Console 运行可用性检查，但 API 名称取决于当前 Chrome 版本。
Chrome 会根据设备硬件能力在后台判断是否下载，尤其会参考 RAM 和 VRAM 等条件。用户通常不需要主动开启下载流程，也可能不会在下载前看到清晰提示。
更麻烦的是，手动删除模型文件通常不能彻底阻止它回来。只要相关功能仍处于启用状态，Chrome 在重启或后续更新后可能再次下载该模型。
用户数据目录中可能看到 OptGuideOnDeviceModel 或模型权重文件，但目录名和布局属于实现细节，可能随 Chrome 版本变化。判断是否已安装时，应优先看上述内部状态页，而不是只搜索一个固定文件名。
Google 官方说明了什么
这些模型用于 Chrome 的设备端生成式 AI 能力。Google 同时说明：部分 Chrome AI 功能不依赖设备端生成式模型，即使删除本地模型，其他云端或不同实现的 AI 功能仍可能继续工作。
Chrome for Developers 文档给出的一个明确条件是：模型下载后如果可用存储空间低于 10GB，Chrome 会移除模型；设备重新满足要求后，模型可能再次下载。
因此，“删除一次文件”不等于永久禁用。要阻止相关功能继续使用模型，应先关闭 Chrome 设置中不需要的 AI 功能，再删除本地模型。
如何检查和停用
如果你不希望 Chrome 在本地保留 Gemini Nano 模型，可以从以下几处检查。
首先打开 chrome://settings/ai，关闭不需要的 AI 功能。不同版本和地区显示的项目可能不同，不要为了关闭正式功能而随意修改一批含义不明的实验 flag。
如果你是在开发 Chrome Built-in AI API，可按官方开发文档检查相关实验项，例如：
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普通用户优先使用设置页；flag 是实验接口，名称和行为都可能变化。关闭功能并退出所有 Chrome 进程后，再到用户数据目录查找相关模型目录。删除前建议先改名或移动到临时位置，重启 Chrome 确认浏览器正常后再彻底删除。
不同系统里的可能路径
OptGuideOnDeviceModel 通常位于 Chrome 的用户数据目录下。不同系统和安装方式会有差异，可以优先从这些位置查找：
- Windows：
%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\ - macOS：
~/Library/Application Support/Google/Chrome/ - Linux：
~/.config/google-chrome/ - Chromium：
~/.config/chromium/
进入对应目录后，可以搜索 OptGuideOnDeviceModel 或 weights.bin。如果使用的是 Chrome Beta、Dev、Canary，目录名称可能会带有对应版本标识。
如何判断 weights.bin 是否已经下载
最直接的方法是在 Chrome 用户数据目录中搜索：
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如果已经下载，内部状态页应显示模型可用；文件系统中也可能出现对应目录。模型版本、分片方式和体积可能变化，文件修改时间只能辅助判断。
如果找不到 weights.bin，不一定代表设备永远不会下载。Chrome 可能会根据硬件条件、地区、版本、功能开关和实验配置决定是否拉取模型。
关闭后会影响哪些 Chrome AI 功能
关闭相关本地 AI 或优化功能后，可能影响依赖 Gemini Nano 的设备端能力，例如“帮我写作”（Help me write）、本地诈骗检测，以及未来更多不经过云端的浏览器 AI 功能。
对不使用这些功能的用户来说，关闭后的日常浏览影响通常不大。对经常使用 Chrome 内置写作辅助、页面理解或安全检测实验功能的用户来说，体验可能会退回到云端处理、不可用，或由浏览器采用其他替代方案。
争议在哪里
这件事的核心争议，是浏览器能否在用户没有明确同意的情况下，为 AI 功能提前下载数 GB 的模型文件。
支持者会认为，本地 AI 可以减少云端处理，有助于隐私保护，也能提升响应速度。反对者则认为，用户至少应该在下载前看到明确提示，尤其是在文件体积接近 4GB、且可能影响存储空间和网络流量时。
是否接受后台下载属于产品透明度和资源控制问题，但本文不根据二手评论判断其是否违反特定法律。企业环境应使用 Chrome Enterprise 政策和自身合规流程统一管理，而不是依赖个人修改实验 flag。
小结
Chrome 引入 Gemini Nano 代表浏览器正在把更多 AI 能力放到本地执行，但这也带来了新的产品边界问题：本地模型同样会占用磁盘、消耗带宽，并影响用户对设备的控制感。
对普通用户来说，最直接的做法是检查 Chrome 的本地 AI 和优化功能设置。如果不需要这些功能，可以关闭相关选项，并在停用后删除 OptGuideOnDeviceModel 目录中的模型文件。