标称3000瓦的AI工作站，电费高到炼钢炉都自愧不如_台式机

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10. 照着学～大语言模型（LLM）学习路径和资料汇总入门篇：- 了解大语言模型的基础知识和常见术语。- 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口。- 面向非专业背景的大模型普及知识。应用篇：- 可以在本地环境搭建开源模型的推理环境。- 大语言模型应用开发框架（如 LangChain、Dify等）。- Prompt 工程、 RAG、Agent 等大模型应用开发范式。深入篇：- 大模型技术原理、训练微调、数据工程、推理优化等。- 大模型应用范式（RAG、Agent等）前沿进展。访问：github.com/ninehills/blog/issues/97#HOW I AI# #程序员#

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14. 开发 AI Agent 应用时，直接使用 LangChain 或 LangGraph 等框架虽然方便，但复杂的抽象往往像个“黑盒”，让开发者难以理解底层的调用逻辑和决策机制。ai-agents-from-scratch 是一个专注于教学的开源项目，主张从零开始构建 AI Agent。它不依赖现有的成品框架，而是通过 Node.js 和本地大模型，带你一步步拆解 Agent 的核心原理。项目不仅涵盖了基础的模型调用，还深入讲解了函数调用、长期记忆、ReAct 推理模式等关键技术，帮助开发者在掌握底层逻辑后再去更明智地选择和使用框架。GitHub：github.com/pguso/ai-agents-from-scratch主要功能：- 基于 node-llama-cpp 实现本地大模型运行，无需依赖云端 API；- 循序渐进的学习路径，从基础交互到复杂的系统提示词与角色设定；- 深入解析函数调用原理，展示 LLM 如何决定调用工具并处理返回结果；- 实现持久化存储与记忆管理，让 Agent 具备跨会话的信息记忆能力；- 详解 ReAct 推理模式，演示“思考-行动-观察”的循环逻辑；- 提供进阶教程，手写实现类似 LangChain 的 Runnable 接口和状态机图结构。该项目要求 Node.js 18 以上环境，建议配置 16GB 内存以流畅运行本地 GGUF 模型。它非常适合希望深入理解 Agent 架构、提升 AI 应用底层开发能力的工程师参考学习。

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31. 做一些比较激进的配置。拿我的顶配 Mac Studio (M3 Ultra, 512GB 内存) 跑本地大模型，暂定 minimax，作为模型服务器，有安全措施。拿我的普通 Mac mini （M4，24GB 内存，不登录 iCloud 或 Google 账号）作裸奔的 OpenClaw 服务器，基本无安全措施，内网调用 Mac Studio 上的本地模型。把本地模型和本地 agent 分开，大机连小机，普通操作基本不消耗 token。免费。（当然电费有一些，但不多。）大机还做些套壳 OpenAI API 的服务，比如翻译机什么的，在要求高质量输出的时候，在内网让 OpenClaw 做透明 API 调用。蛮好。至少骂龙虾不用花钱了。

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36. 在本地一台全新的Windows和两个云端部署了龙虾，确实出现了经常不可用的情况，最稳定的竟然是家里的那个本地部署。现在上手的门槛还是比较高，哪怕是安装上了，再去找插件、安装插件，都需要一定的基础。更别提对自己龙虾的运维了。如果你本地有VS Code加Claude ，倒是可以用它来帮你去优化本地龙虾

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54. rtxpro6000有三个版本，服务器版没有散热，工作站版是双涡轮，Max-Q版是单涡轮。服务器版最贵就不提了，工作站版是全血版600WTDP，Max-Q版是300WTDP，功耗上差了一半，但价格一模一样。一般人会选工作站版，我选了Max-Q。原因在于Max-Q的静音效果好，workstation满功率以后的电感啸叫我接受不了，当然你自己可以控制功耗，但性能下降比较明显。也就是说你自己限制到300W的性能远低于Max-Q额定300W的性能。综合上来说Max-Q的能力比工作站低15%，但电力消耗下降50%，从能耗比上来说是划算的。对静音有要求，散热也一般的单机用户，建议买Max-Q低功耗，省电也是省钱。你多出10%几的性能其实也解决不了啥实际问题，Max-Q不能跑的项目你也不能跑。

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56. #OpenClaw上手教程# OpenClaw的优势就是低门槛、高便捷，它能在你的电脑本地运行，所有数据隐私可控，还能嵌入微信、Telegram等常用聊天软件，不用额外学习新界面。第一步，确保电脑安装Node.js（≥22版本），Windows用户建议先安装WSL2，这是顺利运行的基础。第二步，复制对应系统的安装命令，粘贴到终端，等待片刻即可完成部署，全程无需手动配置。第三步，运行新手向导命令，按照提示选择本地部署、输入AI模型API密钥，绑定常用聊天渠道，安装后台服务后，OpenClaw就会持续在后台运行。完成以上步骤，你就能在聊天框发送指令，让它帮你清理邮箱、管理日程、执行文件操作等。新手无需追求复杂功能，从简单指令入手，慢慢探索社区插件，就能让这款AI助手越用越顺手。

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63. 回复@股道笔记:要干就干rtxpro6000 96G 那是正经玩意，dgx spark是老黄镰刀的具像化身。//@股道笔记:我买了，兼容性确实不好，高性能的平台用起来各种bug，ollama上跑起来还行，用千问3.5的35B，本地体验比云端大模型体验好。至于设备价格，我买的价格低，只有三万，现在出手不亏钱……

64. 使用 Claude Code 经常需要付费 API 密钥，担心费用和配额限制，还要配置各种环境变量和代理，切换起来颇为麻烦。free-claude-code 把 Claude Code 所需的免费 AI 接入全部整合到一起，提供了整套免费 Claude 编程解决方案。不仅支持 NVIDIA NIM、OpenRouter、DeepSeek 等免费/本地模型，还兼容 LM Studio、llama.cpp、Ollama，甚至能通过 Discord/Telegram 聊天机器人使用。GitHub：github.com/Alishahryar1/free-claude-code主要功能：- 代理支持 Claude Code CLI、VS Code 扩展、JetBrains ACP，无缝兼容 Anthropic API；- 多提供商路由：NVIDIA NIM、OpenRouter、DeepSeek、LM Studio、llama.cpp、Ollama；- 按模型分层路由，可为 Opus/Sonnet/Haiku 指定不同免费模型；- 支持流式响应、工具调用、推理块处理和令牌计数优化；- Discord/Telegram 聊天机器人，支持远程编码会话和语音笔记转录；- 本地 Web 工具和请求优化，节省延迟和配额。支持终端、VS Code、JetBrains 多平台使用，通过 uv 快速安装配置即可运行，适合开发者免费使用 Claude 级 AI 编程助手。#ClaudeCode##免费AI编程##AI开发工具#

65. 本地运行大模型推理经常需要复杂的Python环境、Ollama笨重二进制或llama.cpp编译烦恼，依赖多、启动慢、配置麻烦。Shimmy 用一个Rust单二进制搞定一切，提供完全OpenAI API兼容的本地推理服务器，GGUF + SafeTensors支持，免费永远免费。不仅自动发现Hugging Face/Ollama模型，还支持热模型切换、多GPU后端自动检测、MOE混合推理，甚至一键运行70B+大模型。GitHub：github.com/Michael-A-Kuykendall/shimmy主要功能：- 100% OpenAI API兼容，支持/v1/chat/completions等标准接口；- 单二进制~5MB，包含所有GPU后端（CUDA/Vulkan/OpenCL/MLX），无需编译；- 自动模型发现，支持Hugging Face缓存、Ollama目录、LoRA适配器；- MOE CPU/GPU混合推理，消费级硬件跑70B+模型；- 智能GPU自动检测+端口分配，无需任何配置即开即用；- 支持VSCode Copilot、Cursor、Continue.dev等开发工具无缝集成。支持 Windows、Linux、macOS 多平台，一键下载运行，30秒内启动本地AI服务，完美适合开发者本地开发和隐私推理。#AI推理##本地大模型##RustAI#

66. 本地运行大模型常常需要折腾各种框架，内存吃紧、速度慢、还容易被审查过滤，切换工具调试参数超级麻烦。SuperGemma4-26B-Uncensored GGUF v2 把顶级性能全整合到一起，提供最强开源本地AI解决方案。不仅真正无审查（0/100拒绝率）、修复工具调用bug，还超快速度（89.4 tok/s生成）、支持韩文/代码/对话，完美适配Apple Silicon和llama.cpp。Hugging Face：huggingface.co/Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2主要功能：- 真正无审查聊天，0拒绝率，支持敏感查询和自由对话；- 超快推理速度，提示处理222 tok/s，生成89.4 tok/s（Q4_K_M量化16.8GB）；- 修复工具调用和分词问题，自然聊天不乱入编码模式；- 高性能韩文/代码/逻辑任务，优于原版Gemma-4 26B；- 支持llama.cpp、Apple M4 Max等本地部署，18-22GB VRAM即可运行；- 嵌入中性聊天模板，避免旧版提示路由bug。支持Web、Mac、Windows多平台，下载GGUF文件直接用llama.cpp运行，适合开发者、研究者和本地AI爱好者。#AI模型##开源大模型##Gemma4#

67. 服务器环境可以选择不用英伟达，用华为昇腾解决方案也可以，能提供服务就行。但个人生产力工具，消费娱乐，必须英伟达，没有选择的余地。要知道英伟达在没进入AI时代之前就全力构建了STEM计算服务的生态，英伟达坐等对手十年都追不上。Cuda真正强大的地方并不是在服务器推理，这块ASIC，TPU，昇腾，甚至ARM都可以有替代方案。但是在科学计算，广泛的生产与消费端，这才是Cuda强到变态的地方，它用二十年时间完成了生态绑定垄断。科学计算、有限元分析、流体仿真、工业设计、影视渲染、三维建模、数据分析、传统机器学习等STEM 领域，主流软件、开源库、学术代码几乎全基于 CUDA 开发。换其他卡就要重新适配、改代码、找替代工具，兼容性、性能、教程资源全面断层。这无异于痴人说梦。个人显卡买非英伟达，都是给自己找别扭。

68. 千问3.6的35B模型非常强，体感上强于gemma4的26b量化，由于gemma4 31b的性能优化没做好所以没法有效测试。从gemma4和qwen3.6的量化测试来看，当模型权重能装载到GPU里，那么推理的tokens工作就由CPU来完成了，GPU负载较低，CPU的计算密度极大。同时内存消耗较高。这也就是说GPU，内存，CPU在AI推理时所进行的workload比重是差不多的，那么CPU的性能就决定了在GPU达标以后的推理性能。所以，这可能给我们一个启示，对于本地推理来说，显存才是王道，架构和GPU算法等技术的影响较小。显卡投资只需要上显存，没必要上先进架构。一句话，如果你玩本地大模型，选择显卡的指标只有一个，显存。孤鸿泽的微博视频

69. 今天我们工作室尝试在 Mac 上部署了 OpenClaw，结果部署完了发现找不到适合我们的应用场景朋友们有在养龙虾的吗？大家都拿来做什么呀？让我们参考一下给还不知道龙虾 OpenClaw 是什么的朋友科普一下：这是一款开源的 AI Agent（智能体）框架，核心作用是作为大模型与本地系统的「中转站」。简单来说，它能让 AI 拥有操作电脑的能力，比如直接读写本地文件、调用终端指令、控制备忘录或提醒事项等，从而实现跨应用的自动化工作流。你可以给你的龙虾通过飞书发一条消息，让它删除你桌面上的重复文件，它就可以在大模型的帮助下执行一连串指令后真的帮你删除。整个部署过程具有一定的门槛，需要处理 API 配置、网络环境优化以及系统各项权限的授权，目前并不属于「一键安装」的工具

70. 这个Awesome-local-LLM不错，需要本地运行LLM的，可以收藏起来，是一个很好的起步索引。包括：1 运行平台收录了可以在本地运行 LLM 的平台，例如 LM Studio、LocalAI、jan 等，可用于下载和管理本地模型。2 推理引擎包括底层模型推理实现或高性能框架，例如 llama.cpp、vLLM、koboldcpp 等，可以作为实际模型计算的基础。3 用户界面列出了一些友好的本地聊天界面和前端项目，比如 Open WebUI、SillyTavern、Lobe Chat，为模型交互提供 UI 支持。4 LLM模型汇集了各种开源或社区权重的模型资源，从通用模型如 Qwen3、Gemma 3，到专业用途的代码模型、音频/图像模型等。5 工具与框架收录了用于构建、管理、增强 LLM 应用的工具，如 LangChain、AutoGPT、RAG 框架、代理系统、记忆管理框架等。6）教程与硬件建议提供从基础模型推理到复杂代理系统的学习材料，同时还涵盖了本地运行 LLM 时的硬件配置说明。github.com/rafska/Awesome-local-LLM#ai创造营# #程序员#

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