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本地跑大模型总失败？90%的人错把部署工具当模型，Ollama才是你的启动钥匙

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05-02 09:32

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【DeepSeek V4中文能力测评出炉：重回国内第一！】SuperCLUE团队发布DeepSeek V4系列中文大模型测评结果，DeepSeek-V4-Pro凭借综合表现拿下国内第一，Flash版本紧随其后位居第二，国产开源模型再迎突破。本次测评覆盖数学推理、科学推理、代码生成、智能体任务规划、指令遵循、幻觉控制六大维度，Pro版本得分70.98分，Flash版本68.82分，两项成绩均大幅领先国内其他模型。DeepSeek V4系列采用全新注意力机制，全版本支持百万级长上下文，同时降低算力与显存占用，搭配国产芯片使用，整体效率更高。相比上一代 V3.2，两个版本均实现全面提升。Pro版本智能体能力提升超20分，数学推理提升近10分，指令遵循提升近12分，幻觉控制也有明显优化。Flash版本在保持高效推理的同时，智能体与数学推理同样大幅提升，性价比突出。Pro版本（15元/百万Tokens）侧重高性能，幻觉控制更稳，适合复杂任务与专业场景。Flash 版本速度更快、成本更低，API价格仅1.25元每百万Tokens，日常使用更划算。测评同时指出，模型与海外顶尖模型在代码生成、复杂指令执行等方面仍有差距。整体来看，DeepSeek V4凭借均衡能力与亲民成本，站稳国内第一梯队，成为日常办公、开发创作、长文本处理的优质选择。

【DeepSeek V4适配国产芯片！摩尔线程MTT S5000实现Day-0支持】今日，DeepSeek正式上线V4预览版并宣布开源，该模型支持百万字超长上下文处理。摩尔线程联合智源众智FlagOS社区宣布，在旗舰AI训推一体GPU MTT S5000上，完成对DeepSeek-V4-Flash大模型的Day-0极速适配，并实现全量核心算子深度优化与部署支持。DeepSeek-V4-Flash采用MoE架构，总参数284B、激活参数13B，支持百万Token上下文，首次采用FP4+FP8混合精度，对算力芯片提出更高要求。摩尔线程MTT S5000是国内率先原生支持FP8的全功能GPU，搭载硬件级FP8 Tensor Core，相比BF16/FP16可将显存压力降低50%，计算吞吐量翻倍。本次适配由智源FlagOS完成FP8量化，团队聚焦FP8算子与Sparse Attention算子两大关键，通过两大方向实现突破：一是依托FlagTree编译器做精细化shape对齐与矩阵计算加速；二是通过FlagOS-Tune自动搜索最优内核配置，效果超越手工调优。实测显示，开启自动调优后TTFT时延降低16.5%，ITL时延降低39.7%，吞吐量提升65.7%。目前，双方已完成DeepSeek-V4-Flash适配，并正在推进更大规模的DeepSeek-V4-Pro（1.6T）在MTT S5000上的迁移适配。开发者可在魔塔、HuggingFace下载镜像开箱即用。

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1. 【DeepSeek V4中文能力测评出炉：重回国内第一！】SuperCLUE团队发布DeepSeek V4系列中文大模型测评结果，DeepSeek-V4-Pro凭借综合表现拿下国内第一，Flash版本紧随其后位居第二，国产开源模型再迎突破。本次测评覆盖数学推理、科学推理、代码生成、智能体任务规划、指令遵循、幻觉控制六大维度，Pro版本得分70.98分，Flash版本68.82分，两项成绩均大幅领先国内其他模型。DeepSeek V4系列采用全新注意力机制，全版本支持百万级长上下文，同时降低算力与显存占用，搭配国产芯片使用，整体效率更高。相比上一代 V3.2，两个版本均实现全面提升。Pro版本智能体能力提升超20分，数学推理提升近10分，指令遵循提升近12分，幻觉控制也有明显优化。Flash版本在保持高效推理的同时，智能体与数学推理同样大幅提升，性价比突出。Pro版本（15元/百万Tokens）侧重高性能，幻觉控制更稳，适合复杂任务与专业场景。Flash 版本速度更快、成本更低，API价格仅1.25元每百万Tokens，日常使用更划算。测评同时指出，模型与海外顶尖模型在代码生成、复杂指令执行等方面仍有差距。整体来看，DeepSeek V4凭借均衡能力与亲民成本，站稳国内第一梯队，成为日常办公、开发创作、长文本处理的优质选择。

2. 【DeepSeek V4适配国产芯片！摩尔线程MTT S5000实现Day-0支持】今日，DeepSeek正式上线V4预览版并宣布开源，该模型支持百万字超长上下文处理。摩尔线程联合智源众智FlagOS社区宣布，在旗舰AI训推一体GPU MTT S5000上，完成对DeepSeek-V4-Flash大模型的Day-0极速适配，并实现全量核心算子深度优化与部署支持。DeepSeek-V4-Flash采用MoE架构，总参数284B、激活参数13B，支持百万Token上下文，首次采用FP4+FP8混合精度，对算力芯片提出更高要求。摩尔线程MTT S5000是国内率先原生支持FP8的全功能GPU，搭载硬件级FP8 Tensor Core，相比BF16/FP16可将显存压力降低50%，计算吞吐量翻倍。本次适配由智源FlagOS完成FP8量化，团队聚焦FP8算子与Sparse Attention算子两大关键，通过两大方向实现突破：一是依托FlagTree编译器做精细化shape对齐与矩阵计算加速；二是通过FlagOS-Tune自动搜索最优内核配置，效果超越手工调优。实测显示，开启自动调优后TTFT时延降低16.5%，ITL时延降低39.7%，吞吐量提升65.7%。目前，双方已完成DeepSeek-V4-Flash适配，并正在推进更大规模的DeepSeek-V4-Pro（1.6T）在MTT S5000上的迁移适配。开发者可在魔塔、HuggingFace下载镜像开箱即用。

3. 刚刚，OpenClaw大更新：正式接入DeepSeek V4

4. DeepSeek发布了DeepSeekMath-V2（基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base），DeepSeekMath-V2在IMO-ProofBench测试中取得了99.0%（基础）和61.9%（高级）的成绩，没错，这比GPT-5和Gemini都强！DeepSeek训练了一个基于LLM的验证器来获取奖励函数，使用验证器训练这个模型，并要求它自行解决问题。扩展验证器的计算能力以标记更难的证明，然后也改进验证器，弥合生成与验证差距的绝妙方法#ai生活指南##科技先锋官##ai创造营#

5. 「Github一周热点109期」Claude Code被开源, Pretext文本排版引擎, 谷歌最新开源模型和3D建筑编辑器

6. 在价值5万元的苹果本上部署本地大模型+小龙虾是什么体验？

7. 刚刚，DeepSeek官方正式发布DeepSeek-V4，这个版本主打100万token超长上下文，Agent、知识、推理国内开源领先~分为两个版本：DeepSeek‑V4‑Pro：1.6T参数/激活49B，专家模式，性能比肩GPT‑5.4、Claude‑Opus、Gemini，推理/知识/代码开源第一。DeepSeek‑V4‑Flash：284B参数/激活13B，快速模式，推理接近Pro，更快更便宜，简单Agent任务持平Pro。定价方面：Pro更贵、Flash平价；Pro下半年算力扩容后预计会大幅降价~

8. #DeepSeekV4发布# ---## 🏆 DeepSeek V4 vs 业界主流模型横向对比（2026年4月）### 📊 一、核心 Benchmark 成绩对比| 评测维度 | DeepSeek V4-Pro | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | 说明 ||----------|:-:|:-:|:-:|------|| **MMLU**（多学科综合） | 90.1% | ~90%+ | ~92%+ | 旗鼓相当 || **GPQA Diamond**（研究生科学） | 90.1% | ~88% | ~89% | V4 略优 || **LiveCodeBench**（动态代码） | **93.5%** 🥇 | ~88% | ~85% | **V4 领先** || **Codeforces Rating**（竞技编程） | **3206** 🥇 | 未公开 | 未公开 | **开源最高** || **SWE-Bench Verified**（工程代码） | 80.6% | **87.6%** 🥇 | ~75-80% | Claude 领先 || **AIME 2026**（数学竞赛） | **99.4%** 🥇 | ~95% | ~96% | **V4 接近满分** || **IMO Answer Bench**（奥数） | 88.4% | 未公开 | 未公开 | 极强 || **FrontierMath Tier 4**（前沿数学） | 23.5% | 约2% | 约2.1% | **V4 领先约11倍** || **C-Eval**（中文综合） | **93.1%** 🥇 | — | — | 明显优势 || **上下文窗口** | **1M token** 🥇 | ~200K | ~128-400K | **V4 最长** |---### 💰 二、价格对比（每百万 token）| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 相对 V4 倍数 ||------|:-------:|:-------:|:----------:|| **DeepSeek V4-Pro** | ~¥4 | **$3.48** | 1× 基准 || GPT-5.5 | — | ~$70+ | **约 20× 贵** || Claude Opus 4.7 | — | ~$35 | **约 7× 贵** || GPT-5.4 | — | ~$15 | **约 4.3× 贵** || Claude Opus 4.6 | — | ~$25 | **约 7.2× 贵** |---### 🎯 三、能力雷达：各模型擅长领域| 模型 | 最强项 | 相对弱项 ||------|--------|----------|| **DeepSeek V4-Pro** | 数学推理、竞技编程、超长上下文、成本 | 视频/音频多模态、创意写作 || **Claude Opus 4.7** | 工程代码（SWE-bench第一）、自我纠错、金融代码 | 价格昂贵、无开源 || **GPT-5.5** | 综合生态、全模态（音视频）、工具链 | 价格最贵、上下文较短 || **Gemini 3.1 Pro** | 超长上下文、Google生态集成 | 中文能力、推理模型待追赶 |---### 🔑 四、一句话总结| 场景 | 推荐 ||------|------|| 🧮 数学/科研推理 | **DeepSeek V4-Pro**（AIME 99.4%，FrontierMath 领先11倍）|| 💻 工程级代码修复 | **Claude Opus 4.7**（SWE-bench 87.6% 全球第一）|| 🎥 多模态（音视频） | **GPT-5.5**（原生支持音频/视频） || 📄 超长文档处理 | **DeepSeek V4**（1M 上下文，成本极低）|| 💸 性价比极致 | **DeepSeek V4-Flash**（约是 GPT-5.5 的 1/20 价格）|| 🇨🇳 中文任务 | **DeepSeek V4-Pro**（C-Eval 93.1%）|---**总体来看**：DeepSeek V4 在**数学推理和竞技编程**上已是全球最强，工程代码略输 Claude Opus，综合生态和多模态暂落后 GPT-5.5——但以约 **1/20 的价格**打出这个成绩，性价比无出其右。对于开发者来说，它是目前最值得优先考虑的开源选择。

9. 为什么在性能相近的情况下，DeepSeek模型的影响力比Qwen模型更大？

10. 一篇59年前的论文当然不可能决定或改变一个时代，但在合适的时间，被合适的人用在了合适的问题上，它就能改变一条路径。#大咖观察#红衣聊AI #deepseek #梁文峰 #人工智能

11. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

12. OpenClaw 最大的产业价值，在于它不会被底层大模型所吞噬。它的核心定位不是某个模型的附属工具，而是独立于模型之外的智能体工程底座与执行框架，从根上就和大模型形成了分工而非竞争。它足够开放。架构完全开源、协议宽松、模型中立，兼容所有主流大模型，不绑定任何一家厂商。这种彻底的开放性，让它成为全行业的公共调度层，而不是某家模型公司的导流工具，天然就无法被单一模型生态吞并。它足够复杂。不是简单的接口封装，而是一整套覆盖任务规划、分层记忆、多智能体协同、状态管理、容错重试的工程化体系。这种深度的工程复杂度，是大模型厂商不愿做、也做不深的领域，构成了极高的迁移壁垒。它足够中立。不生产模型，只做框架与执行层，立场完全第三方。对企业、机构、开发者而言，它是安全的“中立基础设施”，不会被某家云厂商或模型厂商绑架，这是任何闭源生态都无法替代的信任基础。它足够可控。坚持本地优先、数据不出域，支持私有化部署、权限审计与全流程可管可控。在金融、政务、制造等强合规场景，这是云端大模型天生不具备的能力，也是 OpenClaw 不可被吞噬的关键壁垒。它足够落地。真正突破了AI沙盒，拥有系统级执行能力，可以操作文件、调用工具、对接业务系统、完成端到端自动化。大模型负责“思考”，OpenClaw 负责“动手”，价值锚点在执行层，不在认知层，模型再强也无法替代它。它足够可扩展。基于标准化插件体系，形成了海量技能生态，开发者可以自由共建、自由商用。这种去中心化的网络效应越用越强，生态一旦形成，单一模型公司根本无力覆盖或取代。它足够长久。架构高度解耦，底层模型只是可插拔的组件，不依赖当前任何一种模型架构。哪怕未来模型技术彻底换代，OpenClaw 依然可以适配升级，生命周期远超单一模型世代，企业投入不会被技术迭代清零。正是这一系列特质叠加，让 OpenClaw 不仅不会被大模型吞噬，反而会成为AI产业落地的核心枢纽，价值随着模型生态的繁荣持续放大。#新媒沈阳聊ai#

13. 为什么DeepSeek V4这么强？它到底更新了啥？

14. 单卡双芯 48G 显存！打造 20L 紧凑型 AI 算力怪兽：DeepSeek 70B 实测 19 tokens/s

15. 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#

16. DeepSeek刚发了两个新模型！#DeepSeek同时发布2款新模型# DeepSeek-V3.2 是该系列中兼顾高性能与部署成本的旗舰全能模型。它继承了 DeepSeek-V3.2-Exp 验证过的架构，也就是 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 机制，在保持长上下文处理能力的同时显著降低了计算复杂度。该模型采用“混合强化学习（Mixed RL）”策略，将推理、智能体和人类对齐任务统一训练，并利用大规模合成的智能体任务数据（Synthetic Agentic Tasks）极大增强了工具使用能力。它优化了“工具调用中的思考（Thinking in Tool-Use）”机制，避免了像 DeepSeek-R1 那样在每轮交互中丢弃推理上下文的低效问题，从而在拥有比肩 GPT-5-High 综合性能的同时，实现了更优的 Token 效率。DeepSeek-V3.2-Speciale 则是为了探索开源模型智能上限而打造的高算力推理专用版。与标准版不同，它在强化学习阶段仅使用推理数据，并专门集成了 DeepSeek-Math-V2 的高难度数学证明数据集与奖励机制，以此强化复杂逻辑处理能力。为了换取极致的准确率，该模型放宽了生成长度限制（Length Constraints），允许模型进行极长思维链的“扩展思考” 。这一策略使其在 2025 年的 IMO（数学奥赛）和 IOI（信息学奥赛）中均斩获金牌表现，成功超越 GPT-5 并在推理能力上与目前最强的闭源模型 Gemini-3.0-Pro 分庭抗礼。#科技先锋官#

17. redis的开发者antirez专门 fork 了一个 llama.cpp 用来跑deepseek-v4-flash地址：github.com/antirez/llama.cpp-deepseek-v4-flash视频为其在 M3 Max 128GB 上运行deepseek-v4-flash的 2 位量化模型效果。#AI创造营#

18. 新版本发布，DeepSeek再掀效率革命｜甲子光年

19. 搭建 Ollama 本地模型，让 Hermes 拥有"备用大脑"

20. 开源是战略，生态是王炸，阿里千问入局AItoC #千问 #大模型

21. 东大和漂亮国，AI实力的全面对比#AI #Deepseek #chatgpt #Gemini #AI技术

23. OpenClaw 爆火的 AI 自动化神器！本地部署 Clawdbot，对接聊天软件！最新教程｜零度解说

24. 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#

25. 九坤投资至知研究院发布开源大语言模型，将给国内大模型开源生态带来哪些改变？

26. 「Github一周热点112期」DeepSeek V4王者归来，一个项目玩转GPT-Image-2

27. OpenClaw + Ollama 本地部署！无需 API，断网可用，多模型自由切换（GPT-OSS / Qwen 3 / GLM 4.7）

28. 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#

29. 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#

30. DeepSeek团队今日发布了DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale两个正式版模型。V3.2版本在推理能力与输出长度之间找到良好平衡，适合日常问答和通用Agent任务，性能已接近GPT-5，仅略逊于Gemini-3.0-Pro，同时大幅降低了计算资源和响应时间。而V3.2-Speciale则是面向极致推理能力的长思考增强版，融合了DeepSeek-Math-V2的数学定理证明功能，展现出严谨的逻辑验证和指令执行能力。该模型在多项国际顶级竞赛中斩获金牌，ICPC和IOI成绩分别达到了人类选手第二名和第十名的水平，显示出其超强的复杂推理能力。不过，Speciale版本消耗的计算资源更多，目前仅限研究使用，尚未针对日常对话优化，且不支持工具调用。DeepSeek的这次发布标志着国产AI在推理与数学能力上的重大突破，推动了开源模型向更高水平迈进。详细报道见 finance.sina.com.cn/tech/2025-12-01/doc-infzhxyc3541882.shtml

31. #OpenClaw安装教程# 🦞 龙虾AI（OpenClaw）一键部署教程 | 免费本地运行别再只是聊天了！龙虾AI是一个能真正帮你做事的开源AI智能体——自动整理文件、定时同步数据、抓取信息、管邮箱……📦 环境要求Node.js ≥ 22内存 ≥ 8GB支持 macOS / Linux / Windows🚀 3步部署（保姆级）Step 1：安装 Node.js 22# 推荐 nvm 安装curl -o- 网页链接 | bashnvm install 22nvm use 22Step 2：一键安装龙虾curl -fsSL 网页链接 | bashStep 3：运行配置向导openclaw onboard --install-daemonopenclaw gateway status搞定！打开浏览器访问：网页链接⚠️ 关键一步：部署后记得开启完整工具权限，否则只能聊天：openclaw config set tools.profile full💡 实用技能推荐文件整理：自动归类桌面/下载文件夹定时任务：日程提醒、定期备份社交管理：批量处理消息日志分析：排查问题神器💰 为什么免费？开源项目，代码公开透明本地部署，无需云服务器可对接免费AI模型（AWS Claude免费额度、MiniMax等）🔗 链接汇总官网：网页链接文档：网页链接社区：网页链接技能市场：网页链接一台老电脑就能跑，旧Mac、树莓派、闲置笔记本都能用有问题评论区留言，手把手帮你搞定 🙌

32. DeepSeek V4好用吗？【秋芝的AI开箱】

33. 别再用 Ollama 了！OpenClaw 秒级响应方案（vLLM + 本地模型）完全免费！| 零度解说

34. Openclaw小龙虾Windows本地全面部署保姆级教程，接入飞书，让小龙虾随时随地为你工作

35. 终于来了！DeepSeek-V4 正式发布！免费开源，百万上下文，Agent能力直逼Claude！| 零度解说

36. 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……

37. 为什么越来越多的人觉得DeepSeek不好用了？

38. 如何评价2 月 11 日上线的 DeepSeek 新模型？

39. Ollama 推出一指令安装OpenClaw，免费云端模型直接用，也支持本地模型

40. 九坤投资至知研究院发布开源大语言模型，将给国内大模型开源生态带来哪些改变？

41. 回复@三省吾身丶丶:这不是你的问题，昨天有人愤怒地给 ollama 提了一个 issues：Massive difference in speed between Ollama and llama.cpp with qwen3.5:35b!//@三省吾身丶丶:为什么我的 4090 + 64g 这个模型 ollama 只能跑到 20 tokens/s ，一直不知道是哪配置没对

42. 一键本地安装OpenClaw！怒省500上门安装费，还能提前用GLM新模型？

43. Qwen3.5 开源王炸！多模态性能屠榜，本地部署 + OpenClaw 实战全流程！|零度解说

44. DeepSeek以开源、低成本、高效率著称，被英伟达用作新架构性能试金石，推理吞吐量可提升10倍；Kimi采用DeepSeek V3架构优化自身模型，但需平衡性能与成本，其K2.5模型虽支持长文本与智能体任务，却受限于部署资源。因此，就有了这个建议：#Kimi建议网友先用DeepSeek##Kimi好卑微#

45. 折腾了一晚上，终于让 AI Agent 拥有了跨会话"长期记忆"openClaw 2026.4 新增 Memory Search，原理是把记忆文件向量化做语义检索。配置过程一言难尽① 文档路径写错。加进去直接 config invalid，网关启动失败。翻源码才找到正确路径② 索引建好了但 Agent 不调用。tools 白名单里没加 memory_search，Agent 手握指令却无工具可用③ Ollama 的 embedding 模型 5 分钟自动卸载。得用 keep_alive=-1 常驻，重启后还得重新预热。最后写了个 LaunchAgent 开机自动加载三个坑踩完，效果：飞书群聊 A 的结论，群聊 B 的 Agent 能通过语义搜索自动找回来。Webchat、微博 DM 也全部共享同一套记忆目前索引的是记忆文件（MEMORY.md、memory/*.md），Agent 会把重要信息自动写入。还有个进阶功能叫 session transcript indexing，能把每轮对话原文也编进向量库，不过先用基础版跑通再说方案：ollama + bge-m3 + tools 白名单 + 开机预热。一劳永逸#openclaw##aiagent#

46. 以后和你同台竞争的，除了其他人类，还有AI。 #大咖观察 #红衣聊AI #DeepSeek #人工智能 #金融

47. 刚刚，DeepSeek V4 双版本正式上线！

48. 太爽了！Hermes Agent 发布UI了，本地对接最强开源 Gemma 4 模型+ 微信（免费无需Token）| 零度解说

49. 国产版Ollama来了，Clawdbot终于不只属于Mac和英伟达

50. DeepSeek新论文来了！联手清华、北大，优化智能体大模型推理

51. 我自己把openclaw装好了我的要求不高，希望它能在我睡觉的时候给我改改我那40w字的讲义格式就好啦～ homebrew 网络抽风….git 拉仓库断流….node 下载报错……OpenClaw provider 不知道咋选择….Ollama 本地链路接通，以及安全原则从零学习。

52. #微博声浪计划##听见微博# DeepSeek新模型曝光！V4架构在GitHub意外泄露，春节发布前夕技术细节浮现。新模型采用独立架构，硬件优化使显存降30%以上，支持FP8量化，适配英伟达Blackwell。性能预期百万级上下文处理，API成本或为GPT-4 Turbo的1/70，若兑现将改写国产AI格局。科技开的微博音频

53. Flowise AI是开源可视化AI工作流构建平台，基于LangChain架构，核心降低AI工作流搭建门槛，通过拖拽节点即可串联模型、数据库与API，适配企业内部智能问答、自动化报告生成、多工具协同等场景，无需复杂代码开发。 GitHub:github.com/FlowiseAI/Flowise 主要功能： 1. 可视化流程设计：拖拽式节点界面，直观搭建模型调用、数据处理、工具联动逻辑；2. 多模型兼容：支持OpenAI、Claude、Ollama等主流LLM，可灵活切换本地/云端模型；3. 多智能体协作：支持配置多个AI智能体协同工作，适配人机混合流程场景；4. 系统集成能力：可将搭建的工作流导出为REST API，或直接嵌入现有业务系统；5. 执行监控追溯：内置详细执行日志，支持流程运行状态追踪与问题排查；6. 自托管部署：支持Docker与源码部署，数据本地存储，保障隐私安全。上手零代码门槛，非技术人员也能快速构建AI流程。实际使用中，企业搭建智能客服问答流程仅需小时级，多模型切换无需重构流程，是需要快速落地AI自动化能力的团队优选工具。

54. DeepSeek V3.2 正式发布！免费开源，性能硬刚 Gemini 3.0 Pro！实测+本地部署｜零度解说

55. Ollama 官方消息：Ollama 0.19 开始使用苹果的 MLX 作为后端，所以能更好地利用统一内存和 GPU 加速，在有 32G 内存的 M5 系列设备上运行 int4 量化的 Qwen3.5-35B-A3B 可以实现预填充 1851 token/s，生成 134 token/s。 tombkeeper的微博视频

56. 【Ollama】Ollama官网下载

57. 大模型推理框架——Ollama

58. Ollama

59. GitHub 2.3 万星！OpenClaude

60. OpenClaude

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62. 打破API垄断！这款开源CLI神器让Claude无处不在

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64. DeepSeek本地部署全攻略

65. 本地部署离不开它们

66. 告别 API 收费！Ollama+DeepSeek 本地部署全攻略

67. Ollama

68. 想玩本地大模型？先把 Ollama 搞明白

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72. 利用ollama部署本地deepseek大模型，并建立自己本地知识库的心得

73. OpenClaw接入6款主流大模型实测对比

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76. OpenClaw与传统AI大模型有何区别？

77. OpenClaude

78. 这款神器让Claude用上任意大模型

79. OpenClaw私有化部署对接内网大模型完整实现方案

80. OpenClaw 模型管理

81. OpenClaw 支持的大模型全攻略

82. 本地部署 DeepSeek V3.2

83. ollama安装、模型安装

84. Mac本地部署DeepSeek+个人知识库搭建保姆级教程

85. DeepSeek本地部署教程，打造自己的“AI专属管家”！【低配电脑也能装】

86. OpenClaw 完整安装指南

87. Claude code vs Openclaw 部署，哪个更容易？

88. 本地部署Openclaw+本地部署Ollama-deepseek说明

89. DeepSeek R1 本地部署实战 (Mac篇)

90. OpenClaw提速10倍！仅1行配置，解决AI Agent卡顿痛点

91. OpenClaw消耗Token太严重？试试结合本地ollama吧

92. OpenClaw本地跑满128k上下文！llama.cpp+NVIDIA超轻量模型实测！

93. OpenClaw是什么，能否真正提高工作效率？

94. 60 秒上手 Ollama

95. ollama本地部署与应用

96. Ollama与llama.cpp

97. Ollama vs llama.cpp vs vLLM | RTX 3090 实战分析

98. Ollama vs vLLM vs llama.cpp终极对比！本地部署大模型到底该选谁？2026最新版

99. 【AI】【闲聊】llama.cpp与ollama后端服务

100. Ollama与llama.cpp

101. 531. 平替 ollama，docker 本地部署 llama.cpp

102. 本地部署 AI 大模型横评

103. 大模型本地运行工具对比

104. Deepin 25 Linux Nvidia P106-100 本地部署 DeepSeek

105. 01 - 大模型推理框架选型入门

106. llama.cpp实现多模态飞跃

107. 在本地部署DeepSeek‑R1‑0528 超大模型全流程指南

108. 使用 Ollama 在本地部署 DeepSeek

109. OpenClaw最新更新降低Ollama本地部署门槛，告别手动改配置

110. Ollama本地部署deepseek、千问等大模型

111. OpenCode + Ollama本地部署：完全离线AI编程环境搭建指南

112. 挖掘Ollama的高级用法

113. OpenClaw 最佳适配模型，龙虾之父给出了推荐！

114. Ollama快速入门

115. Dify同时接入DeepSeek和Ollama：省钱+隐私两不误，附踩坑记录

116. Ollama本地化部署专题①：零门槛上手，本地跑通大模型超简单

117. 9分钟装完OpenClaude！Anthropic源码泄露，免费用顶级编程Agent

118. Dify接入DeepSeek和Ollama：云端+本地模型随便切

119. 第4期让龙虾跑得更快：模型配置与调优完全指南——选对模型、调参优化、提速技巧全解析

120. OpenClaw使用本地大模型实录！附3个0成本大模型路子

121. 国内环境Ollama安装与DeepSeek-R1:1.5b部署全攻略

122. DeepSeek V3.2 本地部署最优配置：H200 / PRO 6000 / RTX 5090 算力选型指南

123. 本地AI助手部署全攻略：Deepseek大模型与知识管理实战指南，打造专属智能助手！

124. 全参数DeepSeek(671B)企业部署方案

125. 用OpenClaw+OpenCode搭建AI多Agent协作团队：一个人就是一家公司

126. 零基础实战：手把手教你本地部署DeepSeek大模型

127. Dify-结合Ollama、DeepSeek搭建公司本地知识库助手

128. Ubuntu使用docker安装ollama指南

129. 信创 + AI 强强联合！银河麒麟系统本地部署 DeepSeek 大模型

130. 保姆级教程：WSL 安装 Ollama，本地免费跑开源大模型

131. 提速10倍！Mac Mini 本地跑 AI 大模型，OpenClaw + oMLX 加速神器实测效果惊人！

132. DeepSeek开源全新AI模型，免费商用，同类开源模型担忧

133. DeepSeek模型本地部署简明指南

134. 本地如何部署 DeepSeek？从零到上线的完整方案来了

135. 小白闭眼装！OpenClaw Windows 超详细保姆级部署教程｜

136. 飞牛OS搭建本地AI聊天室！Docker部署Ollama+DeepSeek-R1+OpenWebUI全攻略

137. 部署个人DeepSeek测试

138. 保姆教程：OpenClaw配置本地Ollama+qwen3.5 模型

139. OpenClaw本地部署速度优化

140. Windows 本地一键部署包+配置文件，直接双击就能跑DeepSeek V4-Flash

141. 02 - LangChain集成DeepSeek远程/本地模型（实操指南）

142. DeepSeek 本地部署完整教程：4GB 显存就能跑

143. DeepSeek 的前世今生：从 R1 模型到本地大模型生态的全面解析

144. 实战篇：DeepSeek 本地部署，在 Ubuntu 上打造你的隐私 AI 助手

145. Mac上部署DeepSeek模型指南

146. Mac Studio M3 Ultra 运行大模型实测：Qwen3.6 vs 6款主流模型工具调用对比

147. Ollama安装

148. OpenClaw怎么装？零基础完整教程，2026版一步搞定

149. 不用云端、不花一分钱！Ollama一键部署Gemma4 + Qwen3.5

150. 为什么需要本地部署工具？金舟软件DeepSeek本地部署操作指南

151. AI大模型零基础本地部署安装指南，小白都可以操作的图文教程

152. DeepSeek本地化部署教程

153. 保姆级教程：本地部署DeepSeek+Dify工作流+LoRA高参微调实战指南

154. 零成本私有化 AI 开发环境：OpenCode + Ollama + Gemma 4/Qwen3.6 完全部署指南

155. DeepSeek 本地部署+web端访问指南

156. 从零学OpenClaw：安装步骤+定制技巧+原理解析

157. DeepSeek R2本地部署全攻略：Ollama一键部署+私有知识库搭建实战

158. Ollama 命令操作手册

159. 8.1K+ star 开源平替！Claude Code 的「全能竞品」来了

160. 🦞龙虾（OpenClaw）完整安装指南｜一键部署+避坑+启动

161. DeepSeek 本地部署详细教程，小白也能轻松搞定！

162. OpenClaw 很慢？90% 的情况不是模型问题，而是这里配置错了

163. Dify 配置 Ollama + DeepSeek 最全指南

164. OpenClaw是什么？一步步教你本地部署

165. 10分钟极速安装OpenClaw龙虾！新手零门槛，核心要点全掌握

166. DeepSeek R1本地化部署——Ollama+AnythingLLM快速搭建个人专属AI助手

167. Claude 兼容 OpenAI 接口，价值到底在哪？

168. Ollama 本地部署教程：安装 + DeepSeek 模型 + Chatbox AI 可视化面板，一步到位

169. 测评DeepSeekV4在实际应用中的表现

170. DeepSeek-R1本地部署完全指南｜附踩坑解决方案

171. Openclaw部署机器的硬件要求

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