8GB内存的MacBook Air根本跑不动7B模型，选对配置才能流畅本地运行AI_台式机

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6. 本地运行大模型推理经常需要复杂配置，llama.cpp 通用性强但针对性不足，各种框架兼容性问题层出不穷，调试优化耗时费力。ds4 把 DeepSeek V4 Flash 的本地推理优化到极致，提供了专为 Apple Silicon 的高性能 Metal 推理引擎。不仅支持 100 万 token 超长上下文、高质量思考模式，还提供磁盘 KV 缓存持久化、OpenAI/Anthropic 兼容 API，甚至 2bit 量化在 128GB MacBook 上流畅运行。GitHub：github.com/antirez/ds4主要功能：- Metal 专用 DeepSeek V4 Flash 推理引擎，M3 Max 达 84 t/s；- 100 万 token 上下文窗口 + 超压缩 KV 缓存，支持磁盘持久化；- 兼容 OpenAI/Anthropic API，支持工具调用和 SSE 流式输出；- 2bit/4bit 特殊量化，128GB RAM MacBook 即可运行 284B 参数模型；- 多种思考模式（normal/max），思考长度随问题复杂度自适应；- CLI 交互 + Server 模式，完美适配 coding agent（如 opencode、Pi）。支持 macOS（Metal），make 编译后即可运行，适合开发者、研究者和 AI 爱好者。#DeepSeek##本地大模型##AppleSilicon#

7. 【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

8. 昨天有学生用了一个8GB内存的M2芯片MacBook Air居然也跑完了(这个排序程序自身就占8GB)。内存不够硬盘来凑，macOS在这点上确实是比Windows顽强。这样一看，MacBook Neo肯定也能跑我的这个排序。

9. $50K预算搞本地AI推理，Mac集群和4块RTX 6000怎么选？

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15. 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#

16. 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！ | 零度解说

17. 「WHYLAB」这才是真正的 AI 笔记本！M5 Max 16 英寸 MacBook Pro 体验49124 元顶配 M5 Max MacBook Pro 16 英寸深度实测！128GB 统一内存 + 4TB 硬盘，先进封装 + 融合架构性能大升级，CPU/GPU/AI 本地大模型、光追游戏、屏幕、续航全面横评。对比 M4 Max 提升多少？5 万价位到底值不值得买？一条视频讲透苹果顶级 AI 生产力本。 WHYLAB的微博视频

18. 本地跑大模型总觉得Ollama速度不够快？切换工具链又要重新适配API，体验不佳。 Rapid-MLX 专为 Apple Silicon 打造的最快本地AI引擎，把MLX框架潜力完全发挥，提供OpenAI兼容的本地LLM推理服务。比Ollama快2-4倍，缓存TTFT仅0.08s，支持17种工具调用解析器自动适配Qwen、DeepSeek、Gemma等主流模型，还能智能修复量化损坏输出。 GitHub：github.com/raullenchai/Rapid-MLX 主要功能： - 4.2倍Ollama速度，Nemotron-Nano 30B达141 tok/s，Qwen3.5-4B 160 tok/s； - 17种工具解析器+自动恢复，100%工具调用成功率，完美适配Cursor、Claude Code、Aider； - KV缓存+DeltaNet状态快照，多轮对话首token延迟0.08s； - OpenAI API完全兼容，LangChain、PydanticAI等框架零改动接入； - 视觉/音频多模态支持，Qwen-VL、Gemma 4图像理解，TTS/STT； - 智能云路由，大上下文自动切云端LLM，推理链分离； - 支持16GB MacBook Air到256GB Mac Studio全系列，模型从4B到158B MoE。一键安装：brew install raullenchai/rapid-mlx/rapid-mlx 然后 rapid-mlx serve qwen3.5-4b，localhost:8000/v1 即用，开发者必备。 #本地大模型##AppleMLX##AI推理引擎#

19. 12 个主流小型AI模型对比评测本地部署的选择是Qwen3-4B？

20. 2026 年最好的 AI PC，是 Mac

21. 【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

22. 【苹果闪存运行大模型技术突破 MacBook打破内存极限】3月20日消息，开发者在搭载M3 Max芯片、48GB内存的MacBook Pro上，成功运行209GB的Qwen3.5-397B超大AI模型，速度超5.5 Token/秒。该技术借鉴苹果闪存运行大模型论文，将模型参数存于NVMe SSD，按需高效传输至内存，依托苹果统一内存架构实现多硬件协同，还精简模型激活参数降低内存需求。核心优化代码由AI助手自动生成，项目已在GitHub开源。榨干MacBook性能：苹果“闪存运行大模型”技术如何打破内存极限

23. 这次AI应用培训内容相当的炸裂了，浓缩了我过去两年所有本地AI技术。ollama lmstudio llamacpp comfyui flux wan ltx gptq gguf coding agent openclaw rag。总之，你能想到的工作站级AI技术一网打尽了。本地AI场景全覆盖，本地文档，本地编程，本地生图，本地视频，本地搜索，量化技术，agent技术。总之，两年的AI迭代技术内容，经过优化和压缩，一次性做成培训内容交付。我的目标是构建一个全面的“本地优先”AI应用堆栈，涵盖了从模型服务到应用部署的完整流程。通过（GPTQ/GGUF）量化技术，解决在消费级硬件上运行大型模型的现实问题。入门简单（Ollama、lm studio ），也有深度内容Llama.cpp量化技术生态。并且将这些技术场景化，本地模型+IED+agent= ai coding、comfyui+模型+lora=本地视频、本地模型+agent+数据=rag 模型+agent+编程=无限可能。之前只做编程培训是因为AI编程的生态最选成熟，AI应用没起来。但现在AI本地化应用已经初见端倪。怎么说呢，这次培训就是AI全家桶，一次管饱。

24. 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

25. 库克是真的 nb，苹果产线上那批A18芯片本来是个巨大的库存雷，结果库克转手把它塞进 MacBook Neo里，清了库存、保住了利润率，还完美躲过了PC端高昂的内存成本。AI时代被嘲笑没自己的大模型，都说苹果掉队了，结果一转眼靠着MacOS和统一内存的底子，让Mac Mini成了程序员本地跑大模型的神器，直接在端侧躺赢。

26. 横跨大西洋11小时，中国开发者用Mac跑Llama 70 B？评论区吵翻了

27. Mac Studio降价了耶，现在仅需84折内存涨价的今天只是买买512G运行内存的价格可以买一台苹果性能最强的机器需要的朋友可以看看 Apple/苹果AI电脑/Mac Studio M3 Ultra(32+80核)512G 1T台式机Z1CE000C3

28. 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#

29. 使用AI聊天助手经常需要联网、登录账号，还担心隐私泄露和数据被收集，体验总是不够安心。Locally AI 把本地AI运行所需的功能全部集成到iPhone/iPad/Mac上，提供了完全离线的私人AI解决方案。不仅支持Llama 3.2、Gemma 4、Qwen 3等多款大模型，还能图像分析、文本生成，支持Shortcuts自动化，完全无网络、无登录、无数据收集，纯设备本地运行。App Store：网页链接主要功能：- 100%离线运行，无需网络随时随地使用；- 完全隐私保护，无登录、无数据收集，数据永不离开设备；- Apple MLX框架优化，支持M系列芯片超快响应速度；- 多模型支持，包括Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek等热门模型；- 智能聊天、图像分析、文本生成，支持复杂问题解答；- 文件附件分析，支持CSV、TXT、代码文件等格式；- Shortcuts集成，可创建强大自动化工作流；- 支持视觉模型，具备图像理解能力。支持iPhone、iPad、Mac多平台，免费下载，881个评价4.8分，适合隐私敏感用户和AI爱好者。#本地AI##离线AI##隐私保护##AppleMLX# 爱可可-爱生活的微博视频

30. 【旧王VS新贵】4年前顶配M1Max 实测PK M5 MacBook Pro，相当能打！当年苹果牙膏还是挤多了！

31. 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#

32. 本地运行大模型总要折腾服务器配置，内存不够就OOM，上下文一长就卡顿，还得手动管理模型加载卸载，体验很差。oMLX 专为 Apple Silicon Mac 打造的 LLM 推理服务器，从 macOS 菜单栏一键管理，提供高效本地大模型运行方案。支持连续批处理、分层 KV 缓存（内存+SSD），多模型同时服务，兼容 OpenAI API，还内置管理面板和聊天界面。GitHub：github.com/jundot/omlx主要功能：- 连续批处理和分层 KV 缓存，支持热内存+冷 SSD 存储，上下文切换零重算；- 多模型服务，同时运行 LLM、VLM、OCR、嵌入和重排序模型；- macOS 菜单栏 App，一键启动/监控/自动重启，完美集成系统；- Web 管理面板，实时监控、模型下载/配置/基准测试、内置聊天；- 支持视觉语言模型，多图输入、工具调用，兼容 Claude Code 优化；- OpenAI/Anthropic API 兼容，屏幕共享、工具调用、结构化输出全支持。支持 macOS 15.0+ 和 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4），通过 Homebrew 或 DMG 一键安装，本地运行零门槛，适合开发者、研究者和 AI 爱好者。#AI创造营##大语言模型##AppleSilicon#

33. 我们把手上这台128G运行内存的M5 Max MacBook Pro也给本地部署上了小龙虾Openclaw，使用的qwen3.5 122b的全能大模型，也给安排转接到了手机和飞书上~ 大家现在用上小龙虾了吗？会用claw做什么工作？

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67. mac纯离线模型开箱体验:OpenClaw保姆级体验太丝滑养虾别焦虑了如果你不想每句话都在烧token /有合同/隐私/报表不敢往AI里丢 /想自由折腾又怕被平台限制那本地搭建大模型这条路，真的值得认真考虑！我现在的方案： Mac Studio/Mini本地跑模型 /接入OpenClaw调用，完全没问题支持联网搜索 + 自动化网页操作 /文本模型+视觉模型可以双开随时更新切换，自由度拉满质量虽然不如顶级线上模型[不一定]，但日常使用完全够用，关键是—— 数据在自己手里，怎么折腾都不怕！把AI真正搬回家，才是玩AI的终极形态有在玩本地模型的朋友？评论区交流！ #openclaw #本地大模型 #macstudio #ai #人工智能

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78. macmini64g本地部署速度测试来了。Mac mini M4 Pro 64G 跑本地大模型，有点惊到我了。最近测了一轮模型速度测试，硬件是Mac mini M4 Pro 64G，推理软件是oMLX0.3.8，一句话结论：确实MOE的架构的模型还是本地部署最友好的选择。原本来以为 27B 会是比较舒服的甜点位，结果没想到表现最猛的是：Qwen3.6-35B-A3B-4bit，同样 pp1024/tg128 测试下，它的数据很夸张：首 token：1.3 秒生成速度：86.2 tok/s 吞吐：413.8 tok/s 峰值内存：19.27GB 关键不是“能跑”，而是跑得很顺。更离谱的是，开到 2x batch 后，生成速度直接到 132 tok/s，这已经不是简单聊天模型的感觉了，更像是能拿来跑 Agent、代码任务、OpenClaw 工作流的本地推理机。测下来最大的感受是：Mac mini M4 Pro 64G + Qwen3.6-35B-A3B，可能是目前本地代码 Agent 场景里很舒服的一套组合。不用云端，不怕额度，不担心隐私，放在桌面上就是一台小型 AI 工位。#科技下一站 #本地部署大模型 #qwen

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89. 顶级AI大模型现在能跑MacBook。一年前你说"顶级AI模型跑笔记本"，别人会笑你做梦。上周，这件事真的发生了 👇 Flash-MoE 框架让阿里云 Qwen3.5-397B 大模型，在 MacBook Pro 上以 4-5 tokens/s 的速度流畅运行。不需要云服务器，不需要 GPU 集群，不需要月租费。核心是 MoE（混合专家架构）的神奇：虽然模型总参数 3970 亿，但每次推理实际激活的只有 170 亿参数。✨ 再加上 SSD 流式加载 + 4bit 量化 + 苹果芯片深度优化，209GB 的模型真的跑起来了。本地模型的意义不只是"技术酷"🧠：数据不出本地，隐私真正属于你没有广告，没有月费，没有被当产品的感觉断网照样用，延迟极低目前还是开发者向工具，需要 M3 Max + 48GB 内存 + 1TB 存储。但趋势很明确：AI 算力正在真正分散到每一个个体手里。 📎 项目地址：github.com/danveloper/flash-moe 模型来源：阿里云 Qwen3.5-397B-A17B（开源） #AI大模型 #Qwen #AI工具 #开源AI #人工智能

90. 属于Mac用户的本地大模型应用来了

91. 8B 多模态提示词反推本地神器！Qwen3-VL 8B 对齐优化 Q8 量化版学习笔记

92. 一行代码加速60%：明略科技(2718.HK)Cider如何补齐Apple端侧AI生态的关键短板

93. 如何看待Mac mini的统一内存设计

94. Mac 跑 Qwen3.6-35B，实测 IQ4 版 46.5 t/s，工具调用全开

95. 我把 64G MacBook 变成了本地 AI Token 这台 64G 内存的 MacBook，不只是跑本地大模型，而是被我部署成了一个局域网里的 AI Token 服务站。它统一管理本地模型、API 调用、Token 用量、速度表现、上下文限制和访问权限。 OpenClaw、Hermes、Claude Code / Codex 这类工具，都可以通过局域网接入本地模型服务。对小团队、工作室、数据安全要求高的业务来说，这种方案很适合：不用每个人单独折腾模型，也不用所有请求都交给云端。只要机器开着，局域网里的设备就能 24 小时使用本地 AI 能力。#本地大模型 #openclaw #hermes #claude

96. 本地AI彻底爆发！16G Mac居然能跑20B大模型！ AI圈彻底变天了！以前想跑大模型： 4090、服务器、云算力缺一不可。现在有人直接把20B级开源模型，塞进了16G内存的MacBook里！而且还是： ✅ 完全离线 ✅ 免费运行 ✅ 不联网 ✅ 数据不出本地最狠的是，经过量化+MLX优化后，普通M系列Mac都能流畅推理。这意味着什么？ AI正式从“云时代”进入“个人时代”。以后每个人电脑里，都可能住着一个真正的私人AI助手。下一波暴富机会，可能不是做APP，而是做“本地AI生态”。 #本地AI #大模型 #MacBook #人工智能 #科技前沿

97. Apple Silicon 炸场！Wasm WebGPU Zero-Copy 让大模型推理内存拷贝归零，延迟暴降 60%

98. 保姆级Mac Mini 部署 OpenClaw 指南：模型量化提速，数据 100% 留存本地

99. 我为啥要买128G内存的笔记本电脑？

100. 为什么Mac在AI时代更有性价比？

101. 使用 omlx 部署 qwen3.5-9B

102. MacBook AI改造计划：一场生产力与创造力的觉醒实验

103. MacBook Air 本地运行大语言模型（LLM）

104. mac 使用 oMLX 本地运行 Qwen 3.5 AI模型文字版内容，请看课程讲义文档：https://clwy.cn/courses/openclaw 注意：本课程使用oMLX部署，仅支持M 系列芯片的Mac。 Windows 用户，请改为Ollama或LM Studio。 #oMLX #千问 #Qwen #AI大模型

105. 小白也能会！Mac本地跑AI大模型，全程离线、隐私安全！

106. 实测｜M5 Max 128G oMLx部署Qwen3.5-35B

107. 完全免费！用 Ollama 和 LM Studio 在本地运行 AI 大模型

108. 本地部署大模型，选Mac Mini、Mac Studio还是Windows PC？

109. 看看你的电脑能跑哪些本地模型canirun.ai

110. Mac 本地跑 Qwen3.6-27B，我实测了 4 种方案这期视频我系统测试了 Qwen3.6-27B 在 Mac 上的本地运行体验。我一共体验了 4 种方式：Qwen Chat 官网版本、Unsloth 的 UD-Q5 GGUF、Unsloth MLX 6bit 搭配 DFlash，以及最后速度最让我满意的 MTPLX 4bit 方案。这次重点不是只看跑分，而是看它在真实任务里的表现：网页复刻、交通仿真、3D 魔尺、礼物包装助手、仓库分拣系统、体素艺术场景、写作、推理和幻觉识别。整体来看，Qwen3.6-27B 的编码和创作能力确实很强，尤其在 MTPLX 上，本地速度可以跑到 40 tok/s 以上，对 Mac 用户来说体验提升非常明显。当然，它也不是完美的。比如复杂 3D 场景会出现穿模、逻辑不稳定、动效不准确等问题；MTPLX 当前也不支持图像识别。但如果你想在 Mac 上本地运行一个速度快、质量不错、适合 AI 编程和日常任务的 27B 模型，Qwen3.6-27B 很值得尝试。本期会聊到： - Qwen3.6-27B 为什么值得关注 - Mac 上运行 27B 稠密模型的真实速度 - GGUF、MLX、DFlash、MTPLX 的体验差异 - MTPLX 的安装和 Open WebUI 接入体验 - 4bit 模型在编码、写作和推理任务中的表现 - 我目前更推荐哪一种本地运行方案如果你也在 Mac 上折腾本地大模型、AI 编程模型或 Qwen 系列模型，这期可以作为一个实际体验参考。时间戳 00:00 开场：为什么这期要测 Qwen3.6-27B 02:21 Mac 上运行 Qwen3.6-27B 的几种新方案 05:00 官网版本与 Unsloth GGUF 10:37 Unsloth MLX 6bit + DFlash 16:34 MTPLX 上手 20:50 写作、推理、幻觉识别测试 #Qwen #Qwen36 #Qwen3_6_27B #本地大模型 #Mac本地部署 #AI编程

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