本地部署大模型不求人！手把手教你用Ollama打造专属AI助手_网络存储

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5. Z-Image 零基础上手指南：本地部署 + 提示词模板实战 http://t.cn/AXyoszxn “无需 4090，6GB 显存笔记本也能生成带中文字的商业级海报！ Z-Image 作为一款高效能、轻量化的生成式 AI 模型，不仅推理速度快，更原生支持中英双语理解与精准渲染。本文将从模型下载 → 配置 ComfyUI → 撰写提示词 → 解决常见报错，手把手带你完成 Z-Image 的本地部署与实战使用，小白友好。” #科技先锋官#

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9. 很多人没意识发生什么事情了。这是行业地震了。小米一个手机起家企业，直接跟全球顶级科学家聚集谷歌 DeepMind打的有来有回。以前这种顶级vla模型，基本都是企业级显卡至少是 NVIDIA A100 (80GB) 或者最新的 H100才能运行小米直接干到了消费级显卡就能运行。OK，这你可能还记得没什么。问题是，小米在消费级显卡上面跑的模型，能力还要大于世界顶级的vla模型！OK，这你可能已经被震撼到了，还是还觉得没什么。那我说开源了呢？就这么一项伟大的发明，直接开源免费！我不敢想象未来会有多少民间程序员，使用这个大模型，造出多少牛逼的机器人

10. 分享一个神器，一句话生成整套精美PPT，还能用本地大模型保护隐私！再也不用手动调字体、找配图、写大纲了。Presentation AI 是一款开源、可自托管的 AI驱动演示文稿生成器，堪称 Gamma的强力开源替代。只需输入主题，它就能自动创建带结构化大纲、专业排版、AI配图的完整幻灯片！更强大的是：✅ 支持 OpenAI / Together AI / Ollama / LM Studio 多种后端✅ 内置 9+ 主题，还能自定义品牌色与字体 ✅ 实时预览 + 拖拽重排 + 富文本编辑（基于 Plate Editor）✅ 自动保存 + 演示模式 + Web搜索增强 ✅ 完全私有部署，数据不出内网！开源项目地址：github.com/allweonedev/presentation-ai#AI创造营##AI工具##微博兴趣创作计划# 默庵·超级个体的微博视频

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16. 事真闹大了。这在全球ai领域里面，已经是核弹级别一样的发明了。不亚于当初deepseek的冲击力。这个大模型直接全面 SOTA！就是这玩意在 LIBERO、CALVIN 这些国际公认的比赛里全是第一，直接把全球几十个模型给干翻了！而且。。。而且。。直接开源了！这个模型更重点的是，能跑在消费级显卡上面，懂行的朋友估计已经头皮发麻了。消费级机器人，真的要来了。还是全球顶级水平。

17. 在开发AI解决方案时，传统向量数据库或记忆API常面临延迟高、成本昂贵等问题。OpenMemory是一款开源、自托管的AI记忆引擎，通过独特的分层记忆分解架构，实现了长期、语义、情境记忆的高效存储与检索。它不仅支持多种嵌入模型，还能为AI助手、代理和协同工具提供持续、透明的记忆服务。主要特点包括：- 结构化记忆：利用分层设计，实现多领域记忆存储，无数据冗余 - 高效检索：多向融合检索机制提供更低延迟的记忆回溯 - 开放自托：源代码公开，自行部署，100%数据归属用户 - 跨平台支持：兼容OpenAI、Gemini、Ollama等多种嵌入方案 GitHub：github.com/CaviraOSS/OpenMemory通过OpenMemory，开发者能为AI系统赋予更丰富、灵活的记忆能力，实现更智能、高效的交互体验。

18. 盘点一周AI大事(11月23日)｜AI自己画CAD图纸 Google发布最强大模型Gemini 3、最强图像模型Nano Banana Pro OpenAI发布最强编码模型GPT-5.1-Codex-Max 马斯克升级Grok 4.1，情商最强字节开源最强空间重建模型Depth Anything 3 腾讯发布最强开源视频模型HunyuanVideo-1.5 Meta开源最强对象分割模型SAM 3，最强3D分割模型 SAM 3D Autodesk研发出最强CAD智能体VideoCAD AI2发布最强开源深度研究智能体Deep Research Tulu Google发布最强AI天气预报WeatherNext 2 Maxima推出AI会计智能体头号玩家套装问世 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #大模型

19. 盘点一周AI大事(11月30日)｜AI自己剪片子奥特曼预告下一代大模型Shallotpeat Anthropic发布最强编码模型Claude Opus 4.5 DeepSeek发布最强开源推理模型DeepSeek-Math-V2 微软开源最强行动智能体Fara-7B Black Forest推出最强开源图像模型Flux.2 阿里发布开源版小香蕉平替Z-Image 腾讯发布开源版Veo 3平替Tencent Harmony 字节开源AI剪辑大模型Vidi2 腾讯开源最强OCR模型HunyuanOCR 1B 科学家研发出最强数据分析智能体Edison Analysis RAI研发棒球陪练机器人港科大训练出首个会打篮球的机器人工程师开源家用机器人Aloha mini #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

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23. #雷军公布小米机器人最新进展#小米这个Xiaomi-Robotics-0实在太强了……从架构创新方面，小米用了多模态VLM做“大脑”，负责理解人类指令和空间关系。用多层Diffusion Transformer（DiT）做“小脑”，生成高频、平滑的“动作块”，保证动作精准连贯。所以小米机器人才能既能“听懂话”，又能“动作灵”。目前已经刷新了多项SOTA，真实场景表现非常亮眼。在主流仿真测试（如Libero、CALVIN、SimpleBench）中都取得了优异成绩。在真实物理世界中，能在消费级显卡上实现实时推理，动作连贯、反应灵敏，完成叠积木、叠毛巾等复杂任务。注意是消费级显卡，展示视频我放下面了，实在太精准了。#小米发布机器人基座模型#

24. 在线开发和AI助手集成往往涉及繁琐的配置和环境协调，体验不一。微软开源的 Agent Package Manager（APM）是一个社区驱动的AI代理依赖管理工具，它集成了项目所需的技能、提示词、规则和工具，像 npm 或 pip 一样管理AI代理的“包”。你只需在项目中声明 apm.yml，写明所需技能和指令，其他开发者克隆后执行 apm install，几秒内即可获得完整一致的AI代理环境，兼容 GitHub Copilot、Claude、Cursor等多种AI助手。主要功能亮点：- 声明代理所需的技能（Skills）、提示词（Prompts）、指令（Instructions）和代理角色（Agents）；- 自动解析依赖树，支持套娃式依赖管理；- 支持从 GitHub、GitLab、Bitbucket 及私有仓库安装包；- 一键安装配置，保证团队开发环境同步一致；- 兼容 VS Code 集成，快速启动AI辅助开发；- 支持生命周期事件钩子（Hooks），实现预验证、后处理自动化；- 提供命令行工具，方便构建、编译和执行AI工作流。安装简单，官方提供安装脚本和 Homebrew、pip 包管理支持。项目开箱即用，极大简化AI代理的搭建与管理流程，非常适合AI驱动的开发团队与项目。GitHub：github.com/microsoft/apm#AI创造营##人工智能#

25. #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

26. 【本地优先的AI代理工作台，让你掌控一切】最近发现了一个值得关注的开源项目CoWork-OSS，它重新定义了AI代理与本地文件系统的交互方式。传统的AI助手要么完全云端运行，要么缺乏对本地文件的精细控制。CoWork-OSS走了一条不同的路：它是一个本地优先的代理工作台，专门处理文件夹范围内的多步骤任务，同时保持用户对所有关键操作的审批权。这个项目最吸引我的几个设计理念：+ 自带密钥模式的透明性支持Anthropic、Google Gemini、OpenRouter、AWS Bedrock等主流服务商，也可以用Ollama完全本地运行。你的API费用直接付给服务商，项目本身不做任何代理或转售。这种设计既保护了用户隐私，又避免了中间商赚差价的问题。+ 工作区沙盒与权限守门所有文件操作都被限制在你选定的文件夹内，路径穿越尝试会被直接拒绝。更重要的是，删除文件、执行shell命令、批量重命名等敏感操作必须经过用户明确审批。这种设计承认了一个现实：AI系统可能产生意外行为，但最终决定权应该留给人类。+ 内置专业文档技能可以直接生成Excel电子表格、Word文档、PDF、PowerPoint演示文稿，支持多工作表、自动列宽、格式化等高级功能。对于需要从数据到报告的完整工作流来说，这省去了大量手动整理的时间。+ 实时透明的执行过程终端风格的界面会实时展示代理的每一步计划、工具调用和决策过程。你可以清楚看到AI在做什么、为什么这样做，而不是面对一个黑盒等待最终结果。项目还集成了Telegram和Discord机器人，支持多源网络搜索，甚至有Playwright浏览器自动化能力。路线图上还有虚拟机沙盒、MCP连接器、子代理协调等更进阶的功能。一个值得思考的问题：当AI代理越来越强大，能够自主完成复杂任务时，如何设计合理的人机协作边界？CoWork-OSS给出的答案是：让用户选择信任范围，在关键节点保留否决权，同时确保整个过程可观察可追溯。这或许是未来AI工具的一个重要设计范式。github.com/mesutfelat/cowork-oss

27. Claude Code 怎么接入本地的Ollama部署的模型？

28. Openclaw / Clawdbot 龙虾本地部署小白式安装视频教程

29. #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

30. Ubuntu 24.04 OpenClaw的安装与配置

31. AgentRun Sandbox SDK 正式开源！集成 LangChain 等主流框架，一键开启智能体沙箱新体验

32. 免费安装360安全龙虾，解锁AI数字员工。 #大有学问 #OpenClaw #养龙虾 #红衣聊AI

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36. 爆显存了怎么办？

37. 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！

38. 【当满屏都是新模型，你该选哪个？Qwen3.5 27B vs 35B-A3B 硬核实测】快速阅读： Qwen3.5同时发布了27B稠密模型和35B-A3B的MoE模型，引发社区关于“哪个更好”的激烈讨论。简单结论是：27B更聪明但更慢，35B-A3B快5倍但“智商”约等于10B稠密模型。16GB显存用户两边都够呛。---这两天模型发布的密度让人喘不过气。有网友说“模型真是下雨一样往下掉”，倒也形象。先说结论：27B稠密模型在智能水平上确实更强。但问题来了，有人在RTX 3090上测出的数据是：35B-A3B跑100 t/s，27B只有20 t/s。五倍的速度差距，足以让很多人重新考虑“更聪明”到底值多少钱。社区里流传着一个估算MoE模型智能水平的公式：√(总参数 × 激活参数)。按这个算法，35B-A3B大约相当于10B稠密模型的智力水平。有观点认为这个公式源自2023年Mixtral时代，现在的MoE架构已经进化太多，公式越来越不准了。但即便往乐观了估，35B-A3B也就是个20B的水平，还是比27B差一截。有人提了个有意思的视角：如果你的主要时间花在等待工具调用返回结果，或者花在给模型打补丁、写各种guardrail上，那速度优势就被抵消了。这话说得挺实在。关于MoE为什么“亏”参数，有网友解释得很清楚：稠密模型整个网络都参与计算，参数之间能产生复杂的干涉模式；MoE每次只激活一小部分专家，虽然“虚拟网络”更大，但失去了那些干涉效应。某种程度上，thinking模式可能对MoE更友好，因为推理过程给了模型机会去调用更多专家。硬件配置方面的反馈比较现实。有网友在RTX 5080 16GB显存上跑27B的Q4_K_M量化，只有7 t/s出头，手动分配55层到GPU后勉强拉到13.5 t/s，但上下文必须限制在16K。还有人直接说“16GB显存对这俩模型都不太友好”。有观点认为16GB显存大概只能跑“90 IQ”难度的任务，24-32GB才是正常人类智能水平。虽然是“napkin math”，但这个直觉可能没错。一个4060笔记本用户分享了自己的配置：8GB显存加32GB内存，跑35B-A3B的MXFP4量化，64K上下文能到29 t/s。这说明MoE在混合offload场景下确实有优势，因为每次只需要把激活的3B参数搬进显存。有个常见误解需要澄清：MoE并不是每轮对话选一次专家就完事了。每一层、每一个token都在重新路由。Mixtral论文里那张彩色的专家激活图应该能说明问题。最后一个数据点：有测试显示27B与122B-A10B的差距，比27B与35B-A3B的差距还小。稠密模型的效率优势在这个参数规模上体现得很明显。---简评：16GB显存用户今天的处境，像极了站在奶茶店发现中杯大杯都超预算的人。 27B太聪明但跑不动，35B跑得欢但不够聪明，两边都是将就。有人说“16GB只能跑90 IQ任务”，虽是玩笑，却戳中真相：不是模型不够好，是你的显卡配不上你的野心。最讽刺的是那个4060笔记本用户的方案——8G显存+32G内存跑MoE，等于承认显卡已经沦为配角。当模型像雨点一样砸下来，真正的焦虑不是“选哪个”，而是“我的硬件还能撑多久”。显存焦虑，才是这个时代的新型消费主义陷阱。---www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1re72h4/qwen35_27b_better_than_35ba3b/

39. 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。

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47. 【跑本地模型，换个工具性能提升30%】快速导读：一篇在技术圈引起热议的帖子，揭示了一个普遍的误解：很多人以为自己电脑跑本地大模型卡顿是硬件不行，但大量一线玩家的真实经验是，仅仅把启动器从流行的Ollama换成更底层的llama.cpp，性能就能白拿30%以上的提升。你以为的硬件瓶颈，很可能只是工具瓶颈。---一个用户说，他起初用Ollama跑模型，体验很差，让他一度确信“我的电脑根本带不动更大的模型”——直到他换用llama.cpp，发现性能暴涨，原来电脑完全跑得动。这几乎是每个折腾本地模型的玩家都会经历的“旅程”。你以为在自己的MacBook或Windows笔记本上跑个9B（90亿参数）的模型，速度慢、响应迟钝是正常的，毕竟硬件有限。其实，一个正在被越来越多资深玩家确认的事实是：Ollama为了提供极致的便利性，牺牲了部分性能。它像一个精装修的样板间，拎包入住，但承重墙不是最优的。而llama.cpp是那个毛坯房，需要自己动手，却能挖出硬件的全部潜力。讨论中，不止一位用户报告，从Ollama切换到llama.cpp后，同一个模型、同一台机器，性能直接提升了30%。这个差异的背后，是封装带来的开销。Ollama本质上是在llama.cpp外面套了一层壳，负责模型管理、API服务等。这层“中间商”在带来便利的同时，也吃掉了性能。对于那些只想快速体验的用户，Ollama依然是最佳选择。但如果你开始严肃地将本地模型用于实际工作流——比如像原帖作者那样，用它来驱动一个自动化Agent系统处理文件、调用工具——那30%的性能就不是小事了。它决定了你的Agent是“可用”还是“好用”。一个有趣的现象是，许多人正是在Ollama上碰壁，才最终转向llama.cpp，并惊讶地发现自己的机器原来这么能打。所以，如果你也觉得自己的电脑跑本地模型力不从心，甚至因此放弃了尝试更大、更强的模型。不妨先问自己一个问题：限制你的，真的是那块显卡或那点内存吗？还是那个你以为最方便的工具？---简评：这再次验证了一个反直觉的道理：在任何前沿领域，最流行、最易上手的工具，往往不是性能最好的那个。它为你降低了入门门槛，但也悄悄给你设置了认知天花板。真正的“信息差”优势，往往藏在那些需要你多折腾一步的选项里。---ref: www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rll349/ran_qwen_35_9b_on_m1_pro_16gb_as_an_actual_agent#AI创造营##人工智能#

48. 盘点一周AI大事(3月1日)｜龙虾开车跑滴滴工程师开发出首个能自主进化的龙虾Ouroboros Anthropic官宣龙虾摩尔定律 Claude全面升级为龙虾 Cursor上线程序员龙虾Cursor cloud agents Perplexity上线云端龙虾Perplexity Computer MiniMax上线云端龙虾 MaxClaw 阿里开源国产龙虾CoPaw Standard Intelligence发布最强电脑操作模型FDM-1 Confluence实验室开源通用求解龙虾 Google上线最强生图模型Nano Banana 2 Quiver发布最强矢量图模型 Arrow 1.0 Meta开源最强矢量字体模型VecGlypher 英伟达发布VR视频模型Generated Reality 研究员开源VR老婆Sarah #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AIGC #龙虾 #openclaw

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51. 我觉得我对于2026年的汽车座舱体验发展有点过于乐观了本来以为上了8797，320T的算力，怎么也能爆发一波但是后来才了解到：如果要想座舱的AI算力有很好的表现，至少都得是32B的模型本地运行的基本上都在7B以下所以头部新势力的主流方案——一些简单的控车操作，用7B的小模型当场完成；用户比较复杂的需求，比如一些生成式的内容都上传到云端，用服务器跑32B的模型，然后把结果下发而如果想在本地跑32B的模型，光算力够是不行的，哪怕使用FP8量化，也得吃掉60G左右的内存......偏偏现在内存颗粒都涨价超过60% 了，你让汽车品牌在座舱上塞64G以上的内存，实在是有点肉痛我估计明年行业的主流方向依然是本地7B加上云端32B，8797这个多余出来的算力，可能有很多品牌会拿来做低端的辅助驾驶。

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64. 告别隐私泄露！本地AI神器免费用，数据永不出设备！

65. 从零开始

66. RTX 4090封神！Ollama一键部署Gemma 3 27B，Windows用户告别WSL折磨

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69. 本地部署大模型需要什么配置？2026年

70. AMD显卡环境下使用Ollama本地部署AI模型

71. Ollama大模型避坑！你的显卡内存能跑谁？2026实测对照

72. 五分钟本地部署大模型（实操笔记不踩坑）

73. Ollama官网下载安装保姆级教程（附安装包，2026最新）

74. 老显卡完美运行Qwen3-VL模型！Ollama 0.13.2实测，收藏这篇就够了

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76. [大模型实战 01] 本地大模型初体验

77. Ollama 发布一键命令运行 Clawdbot, Claude Code, OpenCode 和 Codex

78. Ollama快速入门

79. Ollama 入门指南

80. 【2025最新】Ollama下载安装教程

81. 探索 Ollama

82. 本地部署AI大模型系列 —— Ollama和 llama.cpp

83. 7个Ollama命令，分清普通用户和高手的差距，本地AI不浪费性能

84. Ollama本地大模型部署与调用指南

85. 零基础也能玩转本地 AI

86. 从零开始玩转大模型

87. Ollama+Python 搞定本地电脑AI开发，告别云端付费和隐私焦虑

88. OpenClaw+Ollama离线运行，开发者终于不用被割韭菜

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90. OpenClaw接入Ollama云端大模型

91. ollama v0.17.0 更新

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93. 基于Ollama本地搭建OpenClaw私人助手

94. 新手向OpenClaw Windows Ollama纯本地部署教程

95. Ollama 简介

96. Ollama是什么?在自己电脑上离线运行大语言模型的最佳方式

97. 大模型 | 为什么说AI私有部署才是未来趋势

98. 告别云端焦虑:我用一台服务器搭了个「私人AI大脑」,性能不输GPT

99. 51CTO直播

100. AI大模型应用开发学习路线

101. 腾讯混元大模型在研发安全漏洞修复的实践

102. 不同显寸对应的可运行的模型大小

103. 实测成功！用Ollama搭建私人本地LLM对接OpenClaw，避坑指南

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106. 2025年最新Windows下OLLAMA+DeepSeek+RAGFlow 本地构建个人知识库

107. 漫谈第4期-DeepSeek 本地化部署

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120. 135 | 告别 API 订阅费！Ollama + OpenClaw 本地 AI 保姆级部署全攻略

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123. 上班无聊用chatGPT搭建了一个自己的专有知识库，好用到哭！！（本地部署大模型+搭建个人知识库）

124. 使用 Ollama 在 Linux 上部署 DeepSeek 模型的命令行操作步骤

125. 告别CPU跑模型！老显卡Ollama GPU加速终极指南，性能暴增800%实测

126. 大模型转换为 GGUF 并使用Ollama部署

127. Ollama 命令速查：基础环境与模型操作

128. Intel Arc A770 部署Qwen3（ollama+openwebui） - 哔哩哔哩

129. 本地太卡？教你用 Ollama 云模型无压力运行 120B 模型

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131. 快速配置与使用 aichat 调用 Ollama 模型教程

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133. AMD R7 8845H (780M核显) 在 Ubuntu 24.04 开启 Ollama GPU 加速的避坑指南

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139. Ollama升级模型调度系统：内存管理更精准，多GPU性能提升

140. 从魔塔社区下大模型后部署到Ollama

141. 从0到1：本地部署 Dify 和 DeepSeek 发送企业微信通知

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145. 在Ubuntu 24.04上安装Ollama的血泪史：一个AI开发者的踩坑全记录

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149. 评测本地ollama的LLM模型性能，通过lm_eval

150. OpenClaw 记忆搜索完全免费配置教程：用 Ollama 本地部署

151. 本地部署AI大模型系列 —— 实战案例：搭建本地知识库

152. 搭建本地 AI 应用栈：Ollama + OpenWebUI + LlamaFactory 入门指南

153. crewai+ollama部署方法（2）

154. Ollama 推出免费搜索API + MCP集成：Cline、Codex一键接入网络搜索（ + Qwen 搭建迷你搜索代理）

155. 用Ollama Launch连接AI编码代理

156. OpenClaw保姆级本地部署教程：Ollama+Kimi K2.5，快速上手，完全免费！

157. Ollama配置-服务器访问本地模型

158. 企业级部署保姆级教程：三种方法教会你如何私有化部署（附教程）

159. 本地大模型部署

160. 使用核显加速AI模型运行

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