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高通骁龙X Elite跑不动13B模型？AI PC本地大模型真实体验两极分化

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03-14 09:32

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昨天晚上小米MiMo-V2-Flash发布了，小米大模型以MiMo系列7B参数模型为核心代表，在2025年的权威测评中，已跻身开源小参数模型第一梯队，数学/代码/多模态能力突出，端侧部署与推理效率优势明显，整体处于国内第一梯队、全球小参数模型领先水平。试了一下，响应速度非常之快。 #小米新模型媲美DeepSeekV3.2# #小米发布最新MiMo大模型#

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1. 昨天晚上小米MiMo-V2-Flash发布了，小米大模型以MiMo系列7B参数模型为核心代表，在2025年的权威测评中，已跻身开源小参数模型第一梯队，数学/代码/多模态能力突出，端侧部署与推理效率优势明显，整体处于国内第一梯队、全球小参数模型领先水平。试了一下，响应速度非常之快。 #小米新模型媲美DeepSeekV3.2# #小米发布最新MiMo大模型#

2. 你想象过在桌面上拥有一台“超级计算机”吗？寅谱计算（Infplane）发布首款Agent Computer——Hilbert，凭借革命性的KLEENE智控系统，将服务器级的恐怖算力，浓缩于一个不足8升的精致机身中。本地流畅运行千亿级AI大模型、通吃3A游戏和专业渲染，PC的性能极限正在被它彻底改写。点开视频，感受来自桌面的澎湃算力！#AIPC##黑科技##桌面超算##寅谱计算##Hilbert# 未来科技范儿的微博视频

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4. 比起之前挤破头卷的“训练算力”，能让AI真正落地赚钱的“推理算力”才是未来10年的主战场。#大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #芯片

5. 多模态大模型这条赛道，阿里云开始拉速度了

6. 重生之我在2026年还在用AIPC，但是96GB内存

7. 别再抢显卡了！实测CPU跑大模型，真的太香了...

8. 在Youtube上有一亿粉丝的大网红PewDiePie，也开始搞本地大模型了。。自己装了个10个GPU的机器，使用 vLLM 部署运行Qwen3-235B-A22B （还给说成了245B），后面还搞了些小定制开发，让多个小模型一起回答自己的问题啥的。大模型评测赛道迎来了最强大的竞争对手

9. #Easy同学正在独立开发# 真正数据自主的方式是什么？在家里有一个数据中心，你的日常数据，文档，照片，聊天记录全部放到本地，通过本地 AI 进行运算和服务。当然，本地模型能力肯定没有线上模型好，可以通过隐私过滤的本地模型和外围API 和应用打交道。然而，天天用着不知道啥时就开通了白条、下单了先用后付、跳转到 taobao 的 APP，谈什么数据主权啊。

10. 告别付费！让办公软件接入本地大语言模型API！更好用的ONLYOFFICE 9

11. 亚马逊云科技全球上架Qwen3与DeepSeek-V3.1模型，更多细节披露

12. 【M5 Max芯片MacBook Pro上手：终极生产力】春季发布会的高端货，M5 Pro/Max芯片版MacBook Pro到来。跟没后缀的M5不同，它们是全新融合架构，笔记本端首次实现双芯片无缝联动，每颗GPU都带神经元加速器，本地大模型推理、AI绘图秒响应，性能拉满还冷静，存储速度翻倍。而且起步1TB存储，当然，价格也拉起来了，钞能力换无上限体验。 http://t.cn/AXVXFYTv

13. 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

14. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

15. 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）

16. 告别“云端依赖症”：AI为何要“锁”进本地硬件里？｜甲子光年

17. 著名游戏主播PewDiePie自己通过手搓本地大模型，在Qwen2.5的基础上，学习Deepseek和另外一个清华大学的论文，最终训练成功自己的模型，在基准测试中超过ChatGPT。他的机器用的也是从中国买的魔改4090显卡。这基本上给各国建立自己的模型上了示范课。

18. 面向大模型推理的模型与系统协同优化

19. 最大游戏up主也玩本地AI？让笔记本都能跑大模型的Parallax来了

20. 90G超大显存轻薄本挑战70B大模型！联想小新Pro 14 2025能否战未来？【翼王】

21. #丰田铂智7MoLA大模型首测# 这次铂智7的车机跑分成绩确实有点东西，一下子就冲到了总榜TOP9和合资第一的位置。尤其是看到那个不到0.1秒的3D交互响应速度，就知道这次硬件和软件的磨合是下了功夫的。作为鸿蒙座舱5.0 MoLA大模型上车丰田的第一款车型，铂智7在多任务处理和设备连接速度上都有很明显的提升，比如手机连车机快得像闪电一样。终于不用再忍受慢吞吞的系统了，这一点改变真的很重要。#铂智7定档3月5日预售发布#

22. 三星研究院公布了端侧AI的进展：他们把一个 300 亿参数的大模型压到 3GB 内，让它能直接在手机、电视等设备上跑，不用云也能发挥大模型级的智能。简单理解，就是把“服务器级 AI”做成了“本地小型化 AI”。这意味着速度更快、隐私更强，未来 Galaxy 的很多 AI 功能都会更依赖本地算力，而不是云端。

23. 本地AI的未来长这样？铭凡新品体验北京会现场探访

24. 【M5 Max MacBook Pro 实测】5 万元级苹果 M5 Max MacBook Pro 实测表现亮眼，该机搭载台积电 3nm N3P 工艺 M5 Max 芯片，128GB 统一内存带宽达 614GB/s，可流畅运行 125b 以内本地大模型，GPU 性能较 M4 Max 提升超 15%，统一内存架构在本地 AI 场景优势显著，是个人与工作室的高性价比 AIPC 之选（爱范儿）实测 5 万元的苹果 AIPC，比我们想象的还要出色｜M5 Max MacBook Pro 评测

25. 攻克大模型训推差异难题，蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0

26. SALMONN 系列音视频理解大模型霸榜回归！推理增强、高帧率、无文本泄漏全线突破

27. EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真

28. 【AI前沿】Meta 揭示AI推理核心痛点：“行为记忆”让小模型也能高效解题，颠覆现有范式

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30. 首个代码世界模型引爆AI圈，能让智能体学会「真推理」，Meta开源

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32. #IT技术# #微博兴趣创作计划# 5分钟搞定！用Docker在Linux部署大语言模型超简单～今天分享从Ollama到OpenWebUI的一站式部署流程，全程无需复杂配置，Windows/macOS/Linux系统都能支持。借助容器化技术，本地就能跑起大模型，云计算和AI爱好者必备技能！#Docker #Linux #AI部署 #技术教程伊妹耳的微博视频

33. 速度压倒准确性？OpenAI撤回ChatGPT“模型路由器”功能，响应迟缓引发用户流失

34. 美团旗下的大模型快得很

35. 【AI辅助设计】本地党狂喜！LTX 2.0发布，ComfyUI首日支持！4K音画同步，消费级显卡就能跑？

36. 小米 17 Pro 背屏太会玩，NAS 玩家速跟上！全能模拟器本地部署

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38. 超强开源模型Qwen3、DeepSeek-V3.1，都被云计算一哥「收」了

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41. 小主机大能量！华硕PN54 锐龙 AI 7 350 迷你 AIPC

42. 实测荣威M7 DMH豆包深度思考大模型上车！荣威M7 DMH的豆包升级了！告别“指令式”交互，更有“真人感”和“人情味”！从此车机系统真正进入“能推理、会思考、懂情绪”的新阶段。 listter乐的微博视频

43. 真正的本地（24小时）在线的AI员工openclaw，天钡NEX395迷你主机本地运行大模型跑openclaw！

44. 本地AI新神器来了！Llama.cpp全新UI带来极致体验：- 极速流畅，界面美观且隐私安全- 支持150,000+ GGUF模型，一站式调用超方便- 轻松导入PDF、图片、文本，多种格式自由交互- 会话可随时分支编辑，支持多线程聊天与图像处理- 内置数学公式和代码渲染，满足专业需求- 支持JSON Schema约束生成，提升定制化能力安装简单，完全开源，由社区协作打造，彻底释放本地AI潜力。用户纷纷表示，这是真正兼顾隐私与便捷的本地AI升级，告别依赖云端，掌控更自由。资源下载与模型选择请访问 huggingface.co/models?library=gguf&sort=trending ，全部免费。项目由alekgrygier和Llama.cpp团队倾力开发，社区贡献活跃，未来可期。这不仅是一次技术进步，更是本地AI民主化的重要里程碑。让每个人都能轻松拥有强大且私密的智能助理，推动AI普及进程。原文链接：x.com/victormustar/status/1985742628776706151 爱可可-爱生活的微博视频

45. 大家知道最近很火的Clawdbot吗？没想到已经可以和小米的Home assistant结合了，看到github上面已经有人做了skill这真的是越来越恐怖了，如果我把我全套小米家居融入Clawdbot，再搭载上本地大模型，真的是贾维斯，未来已来了。

46. 2026年，大模型训练的下半场属于「强化学习云」

47. 本地AI怎么玩？不花钱！不联网！上手AI工作站！

48. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

49. 创作的每一秒都值得效率加持。ThinkBook 14+ 采用 AMD 锐龙 7 H 260 处理器，不论是建模、渲染还是多任务切换，都能保持速度与稳定。为设计师准备的硬核性能，让你的作品产出更加高效可靠。#ThinkBook# #ThinkBook AIPC# #AMD# #AMD锐龙处理器#

50. 骁龙8 Elite Gen5能效开倒车？X2 Elite真能干翻Intel？高通峰会汇总「超极氪」

51. 不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？

52. 【在笔记本上训练自己的小型LLM：一个本地实验管理工具的诞生】最近有开发者分享了一个有趣的开源项目——LLM Madness，一个专为本地LLM实验设计的Web UI管理工具。故事的起点是Karpathy的经典项目minGPT。作者在用它做各种训练实验时，脚本越写越多，数据集越下越杂，配置文件散落各处，很快就陷入了"实验管理地狱"。于是他决定自己动手，打造一个能统一管理数据集构建、配置文件、训练流程和模型输出的本地工具。这个工具的定位很清晰：面向研究者和爱好者，专注于小规模LLM实验的本地化管理。它不只是一个前端界面，而是完整管理了从tokenizer词表、数据集到checkpoint和权重文件的整个构建产物链。底层基于PyTorch，代码全Python实现。硬件门槛并不高。作者在M1 MacBook Pro（16GB内存）上使用MPS加速，可以从零预训练约1000万参数的模型。当然，稍作修改也能适配GPU环境。这让我想到一个被低估的方向：在个人设备上跑"微型LLM实验"的价值。用几百万token的数据喂给几百万参数的小模型，快速验证想法、观察什么有效什么无效——这种低成本的探索循环，可能比直接上大模型更能培养对语言模型的直觉。不是所有实验都需要H100集群。有时候，一台笔记本、一个清晰的实验框架，就足以让你触摸到LLM的本质。项目地址：github.com/MaxHastings/llm-madnessminGPT原项目：github.com/karpathy/minGPTreddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q1ntkh/i_built_a_simple_web_ui_for_training_and_running

53. 在线使用和部署大语言模型（LLM）经常面临硬件资源限制，不同模型对CPU、RAM、GPU的需求差别巨大，挑选合适模型既费时又费力。有个超实用的开源工具——llmfit（GitHub：github.com/AlexsJones/llmfit），能自动检测你电脑的CPU、内存和GPU配置，结合模型参数和量化信息，智能评估数百款主流模型（Meta Llama、Mistral、Qwen、DeepSeek、Llama.cpp等）在你本地硬件上的运行适配度、速度和质量，帮你快速找到最适合你机器的模型。主要功能：- 自动硬件检测（支持多GPU，NVIDIA、AMD、Intel Arc、Apple Silicon等）- 模型Fit评分，覆盖质量、速度、内存匹配度和上下文长度四维度综合评估- 支持多量化策略自动选择，以找到最高质量的量化模型- 交互式终端UI和经典CLI，操作简单直观- 计划模式估算不同模型配置对硬件需求，方便硬件升级规划- 支持本地多种运行时集成，如Ollama、llama.cpp和MLX- 多平台支持：Linux、macOS（Intel/Apple Silicon）、Windows安装方便，macOS/Linux一条命令即可启用，也支持通过cargo源码构建。内置了超过200款模型数据库，且支持自动更新。无论是AI研究者，开发者，还是AI爱好者，都能用它一键找到真正适合自己电脑的模型，极大提升体验。强烈推荐！#AI创造营##人工智能#

54. 一文讲清大模型推理框架，SGLang和vLLM的主要区别

55. 腾讯云邱跃鹏：模型产业重心已向推理转变

56. 【#MiniMax上线M2.5编程模型#】#MiniMax涨幅一度超过20%#MiniMax上线最新旗舰编程模型MiniMax M2.5，宣布作为面向Agent场景原生设计的生产级模型，在编程与智能体性能 (Coding & Agentic)方面比肩国际顶尖模型，对标 Claude Opus 4.6，支持PC、App、跨端应用的全栈编程开发，尤其在 Excel高阶处理、深度调研、PPT等Office核心生产力场景中均处于行业领先（SOTA）地位。据悉，M2.5模型激活参数量仅 10B，在显存占用和推理能效比上优势明显，支持 100 TPS 超高吞吐量，推理速度超国际顶尖模型。

57. 能一键卸载吗？《OpenClaw和豆包手机AI助手首先需要解决的是安全关》网页链接早在大模型初期，就出现过某手机厂商内部文件暴露在OpenAI的情况，之后各大模型都通过网络平台大模型和本地大模型切割，内部信息输出“脱敏”等手段建立起了安全体系。流程审计

58. AIPC发布了两年，如今都有哪些用处？

59. AI重塑芯片设计思路，高通第五代骁龙8至尊版架构分析

60. 爆火的 Z-Image 模型！8G 显存能跑，无内容审查、支持NFWS、超高速，本地部署教程！支持（Win/Mac）| 零度解说

61. 最近海外开发者圈子里，确实开始频繁提到中国的开源大模型了，小米 MiMo 也在其中。 OpenRouter 的真实调用数据显示，MiMo-V2-Flash 开源之后，API 使用量一路走高，已经冲到周榜前列，国产模型里更是排在第一。这个榜单不是主观评测，是开发者真用出来的结果，这一点分量不小。当然，海外评价和调用数据只是参考，但你不得不承认，小米在大模型这条路上，进步是真的快，不少海外开发者直言，MiMo-V2-Flash 在分析能力上已经明显超过同级竞品，尤其是在 Agent 场景下，实用性非常强，不再是演示型智能了更有意思的是，MiMo-V2-Flash 在海外的讨论热度，甚至不输同期发布的 Gemini 3 Flash。很多人干脆把它当成Gemini 平替，原因也很直接，效果够用，价格极低，而且现在还是免费。这波不是情绪输出，是全球开发者用脚投票。中国开源大模型，真的开始被认真对待了。

62. 现在可以通过Docker本地运行Unsloth GGUF模型了！无论是Mac还是Windows，只需一行命令，甚至无需写代码，就能轻松启动大型语言模型（LLM）。这是Unsloth与Docker的合作成果，动态GGUF格式现已开放给所有人。只需执行： docker model run ai/gpt-oss:20B 即可在本地快速运行20亿参数的模型，极大提升开发者体验和效率，推动整个生态向前发展。这意味着——AI推理不再依赖云端，隐私更有保障，响应更快速，应用场景更广泛。无论你是研究者、开发者还是爱好者，都能轻松接入强大模型，开启自定义和离线AI的新篇章。此外，社区反馈积极，支持Linux、Nvidia GPU等多种环境，未来兼容性与性能将持续优化。值得关注的是，这种“开箱即用”的体验，正是推动AI民主化的重要一步。动手试试，体验本地AI的无限可能，告别复杂配置，让AI技术真正触手可及。详细指南：x.com/UnslothAI/status/1990428016296812595 —— 思考：当AI模型运行不再受限于云端，数据隐私与实时响应成为可能，未来的智能应用将更加个性化和安全。我们正站在AI本地化的风口浪尖，技术普及是推动社会智能化的关键。

63. 创新工作室开课啦！第26弹 | 在自己的电脑上运行一个大模型，可能吗？

64. GitHub 4W星标! LocalAI: 让大模型摆脱 GPU，本地部署直接干。

65. 本地运行千亿大模型DeepSeek-R1，小白也能玩转AI黑科技

66. 本地部署大模型需要什么配置？2026年

67. AI PC 成旗舰机标配离线使用大模型是什么体验

68. 本地AI模型入门指南

69. 零基础玩转本地大模型部署，能搜索、能RAG！深山老林没网都可以用

70. 10分钟本地部署了Qwen7B只开心了10秒

71. AI PC 彻底告别噱头，端侧大模型离线运行太香了

72. 英特尔AI PC本地狂跑120B大模型，99 TOPS算力让轻薄本变移动工作站

73. AI PC 是不是噱头？笔记本可以运行大模型吗？

74. 无显卡硬刚大模型！IntelCPU 32G/64G内存实测

75. CPU、GPU 和 NPU

76. Ultra5 235H还不错！最全LLM大模型推理成绩实测（20251116）

77. Intel Core Ultra 5 230F的技术定位与现实价值

78. AI Infra

79. AMD PC 本地跑大模型？Ryzen AI + Radeon 搭配 Lemonade，轻松实现！

80. 在Ryzen AI Max+ 395集群上运行Kimi K2.5万亿参数模型

81. AMD Ryzen™ AI Max+

82. LocalAI

83. 开源免费！LocalAI

84. 狂揽37k Star！再见API付费！这个开源神器让你在本地拥有自己的“OpenAI”

85. 微软Surface Laptop7触屏轻薄本优缺点解析，AI+PC加持的骁龙X Elite笔记本值不值得买

86. 骁龙X Elite vs. 酷睿Ultra

87. 不吹不黑骁龙X Elite电脑适合谁？移动办公党香爆，专业用户慎入

88. GGUF量化+llama.cpp实测

89. 玩转AI，ollama安装加载本地gguf开源大模型

90. 你的PC有了“双手”

91. 微软Fara-7B

92. 微软推出Fara-7B

93. PC上就可以运行的大模型，微软Fara-7B能控鼠标键盘

94. 微软Fara-7B

95. 微软发布Fara-7B智能体模型，可在PC端本地运行控制计算机

96. PC上就可以运行的大模型，微软Fara-7B可操控鼠标键盘

97. Fara-7B个人电脑本地运行，完成AI任务

98. 大模型本地部署，全能选手LM-Studio，你可能只用了一半

99. 如何使用 LM Studio 在本地运行 LLM？

100. 小白安装私密Windows本地部署AI模型

101. LM Studio 重磅更新！ARM64 Linux 原生适配，树莓派也能跑本地AI

102. 2026本地AI终极指南

103. 本地大模型到底怎么部署？用 LM Studio 就能“一键上手”

104. 第5期

105. 告别付费API枷锁，基于LM Studio搭建Cursor本地部署运行环境

106. AI营销不攻自破，没人关心AI PC里的AI

107. 笔记本的“AIPC”到底是个啥？

108. 穿透AI PC热潮

109. 采购达人教你买AI PC

110. 部署个人的本地大模型

111. AI“端云协同”模式

112. 2026 AI PC彻底爆发，老电脑该换了，效率直接翻倍

113. 2026 AI PC全面爆发，普通电脑真的该淘汰了

114. 从云到端

115. ARM for PC来势汹汹？看看我在CJ骁龙展玩到了啥？

116. 高通PC要更新了！聊聊我期待的骁龙笔记本

117. 全新骁龙PC芯片来了！真性能怪兽，高通联手谷歌掀巨浪

118. 骁龙X2 Elite笔记本平台怎么样？PC性能与AI革命的终极融合

119. 普通 PC + AI 智能体 ≠ AI PC

120. ThinkCentre Ultra 2025

121. AI PC能否真正运行本地大模型？体验如何？

122. ģ2.0ɦAI PCAIƵԵݽ

123. Intel 处理器 AI 玩法体验:画图、大模型

124. 为什么说荣耀MagicBook Pro 16是真正的AI pc开山之作?

125. 电脑+AI,有搞头!但不多 | 2024·大复盘

126. AI PC是营销概念还是真有实用?

127. 现在的AIPC除了能多收你钱,真没什么用。

128. 什么是AI PC?它和普通电脑有何不同,现在值得买吗?

129. AI PC渗透率再升,业内人士:本地大模型成标配,但生态应用仍处早期

130. AI PC未免有些太过乐观了

131. AI PC:人工智能助力个人电脑的新时代

132. AI PC的进阶之路:50 TOPS NPU只是开始!

133. “AI 主导”扫地机器人实战频频翻车,大模型加持下任务成功率仅 40%

134. 国内外大模型安全红队实测:角色越狱与分步诱导双路径可稳定绕过政治与技术防护

135. CSDN

136. ThinkPad P1 AI PC限时特惠

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138. 在家造AI神器!OpenVINOTM让桌面推理触手可及

139. AI PC只是婴儿期不妨等等看

140. AI提升工作效率需解决哪些问题?

141. 电脑+AI,有搞头!但不多

142. AI PC

143. 商务应用的寒武纪大爆发？

144. 本地大模型的崛起：为什么越来越多人不用云端 AI？

145. 大模型千亿参数让GPU显存告急，英特尔居然让你试试CPU

146. NPU 推理内存流量路径与 CPU 功能及负载分析

147. 当 YY3588 再遇 DeepSeek：7B 级大模型部署与深度评测

148. 英特尔推出AutoRound算法：高效量化大模型，提升GPU推理性能

149. 国产显卡重大突破！砺算7G100单机运行7B大模型，AI PC时代来了

150. Z-Image GGUF 实战指南：用消费级显卡解锁顶尖 AI 绘画（深入版）

151. 2026换电脑别乱选！AI PC已成标配，实用才是王道

152. 解码AI模型命名：从“7B”到“235B”，参数与硬件选择指南

153. AI 压缩术：为什么 7B 模型也能干掉巨无霸？

154. 本地部署AI还是云端大模型？我们汇总了158位用户真实观点，结论在这

155. 高通骁龙X Elite和X Plus笔记本芯片详解

156. 2026炸场：Mac Studio本地大模型来袭，4大行业要变天？

157. Ollama vs NotebookLM：本地与云端大模型终极对决，看完再也不踩坑

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159. Qwen Image Edit 2511 BF16、FP8、GGUF 本地部署实测，效果对比

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161. Qwen-Image-Edit-2509的FP8/GGUF/Nunchaku 3种格式ComfyUI上手教程（二）

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171. 【大模型部署篇】Mac Cherry studio + LM studio零代码部署本地大模型

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176. 大模型量化主流格式：GGUF、GPTQ 与 AWQ

177. 不懂编程也能学会！几分钟教你在本地部署大模型【LM Studio篇】

178. AMD Ryzen AI Max Plus 395运行 LLM 性能优化指南

179. 原创 | 隐私无忧！在Cherry Studio中使用LM Studio本地模型

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182. 不懂编程也能学会！几分钟教你在本地部署大模型

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185. AiPy 第七期大模型测评：Gemini 霸榜全球，GLM-5 成国产标杆

186. 【LM Studio篇】不懂编程也能学会！几分钟教你在本地部署大模型

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188. 一键加载GGUF！OpenVINO™ GenAI让大模型推理更快更轻

189. AiPy发布第七期大模型适配度测评报告：GLM-5成功率追平Claude Sonnet 4.6，Gemini全球最优

190. LM Studio本地部署Qwen3

191. Clawdbot 本地部署实战（LM Studio）

192. 高性能AI PC需要什么样的硬件？

193. Qwen3.5 GGUF 评测总结

194. GGUF量化！低配显存流畅跑 Z-Image

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