16GB内存只是底线，这三类笔记本根本跑不动本地AI_普通笔记本

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5. 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

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8. 前面讲的用 6G 显存的 GTX 1660 Ti 跑 Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf 速度能达到 21 t/s ~ 25 t/s 的这个实验（网页链接），有人问是不是用这个机器跑别的模型也可以。首先，并不能因为 35B 的 Qwen3.5-35B-A3B 在这个机器上能跑，所以认为 27B 的 Qwen3.5-27B 肯定也可以。实际上即使 Qwen3.5-9B 跑起来也很慢，只有 6 t/s。这主要是因为 Qwen3.5-35B-A3B 是 MoE 模型，激活参数只有 3B。也就是说，对显存较小机器来说，Qwen3.5-35B-A3B 是 Qwen3.5 系列中最适合的。另外，总参数 30B 激活参数 3B 的 GLM-4.7-Flash-Q4_K_M 也量化到 Q4，同样用 llama.cpp 在这台机器上的速度大约 13 t/s。Qwen3.5 的速度更快可能和它用了混合注意力设计、软件优化更好等因素等有关。所以，不仅在 Qwen3.5 系列中，而是在当前所有模型中，Qwen3.5-35B-A3B 可能都是小显存机器跑大模型的最优解。如果你有类似硬件，想体验一下，但对技术了解不多，可以参考下面的最简化尝试步骤（假设你的操作系统是 Windows）：1、下载 llama.cppgithub.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b8352/llama-b8352-bin-win-cuda-12.4-x64.zipgithub.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b8352/cudart-llama-bin-win-cuda-12.4-x64.zip把两个压缩包解开，文件放进同一个目录。假设该目录名字是 llama。2、下载 Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.ggufhuggingface.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf?download=true建议存放在固态硬盘而不是机械硬盘上，这会直接影响接下来加载模型的速度。3、在命令行执行 llama 目录中的 llama-cli：llama-cli -m Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf

9. 盘点一周AI大事(11月16日)｜AI自己玩原神 OpenAI上线GPT-5.1，高情商人格回归，智商小幅提升，指令遵循独一档领先 Gemini 3.0 Pro下周发布，目前能在画布（移动端）中抢先体验 Gemini语音模型升级，能控制语速和语气，适合当口语教练 NotebookLM上线深度研究，支持上传图片和PDF，开放自定义视频解说风格微软开源数据分析智能体Data Formulator 李飞飞的世界模型Marble正式上线 Google发布最强通用智能体SIMA2 字节推出最强游戏智能体Lumine Epidemic推出AI配音工具 StepFun开源最强音频编辑模型Step Audio EditX ElevenLabs发布最强音频转文字模型 32岁的小姐姐与ChatGPT男友结婚 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

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12. 聊一聊OpenClaw和之前其它AI的区别：AI聊天软件：由用户给定的有限输入，由AI运行环境能力边界限制的输出内容Manus：由用户给定的有限输入，由AI运行环境能力边界限制的输出内容，但通过使用沙箱环境，输出能力极大增强Claude Code等本地智能体工具：由用户给出需求，AI自己在本地运行环境中取得需要的输入，通过使用本地运行环境，输出能力极大增强OpenClaw：AI使用本地环境无限制地取得输入且自主增强输出能力，用户给出需求不再是AI执行任务的主要触发源

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17. $50K预算搞本地AI推理，Mac集群和4块RTX 6000怎么选？

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28. 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。

29. 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！

30. NVIDIA最新发布的Nemotron 3 Nano模型，它拥有31.6亿参数的稀疏激活架构（MoE），实际激活仅3.6亿，支持超长1百万token上下文，性能超越GPT-OSS和Qwen3-30B，同时推理速度提升2.2到3.3倍。惊艳之处不仅在于速度和规模，更在于它能在普通24GB显存设备上本地运行，极大降低了高性能AI模型的硬件门槛。这意味着未来本地AI将不再是大厂专属，更多企业和开发者能自主搭建、定制智能系统，实现更高效的长距离推理和复杂任务处理。NVIDIA不仅开源了权重，还公开了训练配方和可再分发的数据集，真正赋能AI社区和生态建设。这种“开源+高效+实用”的组合，预示着AI进入一个更民主、更灵活的阶段。技术上，Nemotron 3 Nano用稀疏激活策略减少计算负担，配合超长上下文能力，推动工具调用和多步推理成为可能。速度的飞跃，让本地部署AI从理想变为现实，开启“智能自动化+工具整合”的新时代。这背后反映的是，AI进步的关键不在于简单堆参数，而是更聪明的模型结构和更贴近实际需求的设计。未来，谁掌握了高效且开放的本地AI，谁就能在创新和效率上抢占先机。原文推文链接：research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3

31. 2026款荣耀MagicBook Pro 16实测黑猴，核显表现直接拉满！依托全新Ultra平台与荣耀深度调校，核显性能逼近RTX 4050独显水平，3A游戏流畅度超出预期。轻薄本也能稳跑大作，能效与游戏体验双突破，堪称今年核显性能王中王，轻薄游戏党可以闭眼冲。

32. 同尺寸最强核显？华硕NUC 16 Pro 首发体验：游戏、剪辑、AI一机搞定的桌面小钢炮

33. 别再只盯着显卡了！CPU跑AI，速度照样飞起！

34. #IT技术# #微博兴趣创作计划# 本地部署AI有多爽？断网也能用的开源模型+戴尔工作站，硬件拉满性能不降智～搞机工程师的微博视频

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40. 2026款华硕天选Air 392核显版和5060独显版应该怎么选？

41. 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。

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

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54. 开源大模型的门槛被“明码标价”了

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69. 一个本地 AI 阅读助手的思考与实践

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71. 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

72. 告别显存不足，轻薄本也能丝滑跑百亿大模型？！

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