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NAS跑AI？别被“本地部署”忽悠了，多数人连显卡都没插

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04-11 17:35

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说完了NAS最常规的体验，接下来该聊些比较进阶的内容了。#绿联NAS#首先是基于10G电口和SSD缓存的存在，我终于可以开始布局我心心念念的万兆内网了。对于我这样的数码博主和视频创作者来说，万兆内网并不是战未来而是切实的带宽需求。终于，在绿联DXP4800 Plus自带的万兆电口的支持下，我通过连接小米万兆路由器并苹果Mac Mini M4（其实我的M4 Mac是千兆网口，但只要思想不滑坡办法总比困难多，我通过雷电4转万兆模块转出来一个万兆电口，在绿联DXP4800 Plus内设置好桥接模式。这里提一嘴为什么要设置桥接模式和桥接模式的好处。众所周知路由器能在一定程度上代替交换机的使用场景（但不是特别专业仅限于非持续高强度工况），但其实NAS也可以通过桥接模式的应用充当NAS和主机之间的交换机，以此在相对简单的内网环境下可以节约一个万兆交换机的成本，对于初窥门径的万兆用户来说非常贴心。然后再将Mac接口的硬件设置为10G全双工MTU9000后，使用LiberSpeed在内网跑速即出现了激动人心的万兆下行（当然我知道你想说什么，理论上万兆内网可以做到上下行都万兆，那不是哥们最近薅不出多余的SSD当写缓存了嘛，下次一定），极限速度超过了1000MB/s，大文件读取可以说是相当给力。#万兆#由于支持虚拟机和Docker，绿联DXP4800 Plus也通过应用中心布局了一些相对容易上手的功能诸如homeassistant、Easy NVR、青龙、qB等成品的容器功能，不需要用户部署，直接下载安装就能使用，这就相当于简化了Docker以前相对繁琐的部署门槛，让我们可以小白式地进行Docker体验。举个例子，我刚刚使用的LiberSpeed你就可以通过Docker进行简化部署，在镜像里的镜像仓库里搜索LiberSpeed并下载后根据提示进行部署就可以在本地通过端口迅速打开网站进行内网测速，可以说是低门槛体验。当然我更知道很多朋友一直在期待本地部署蒸馏过的LLM大模型，基于Docker的AI Plugins就以一个几乎零上手难度的方式帮你实现了这个梦想。在电脑端通过AI Plugins在网页端就可以直接使用LLM大模型（内置了DeepSeek R1的1.5B蒸馏模型，用过了比较呆建议用更大的），可以在新建页面搜索更大的DeepSeek R1 7B或者通义千问7B（如果需要更高的模型规模，就可以再添加一根16GB的SO-DIMM内存组32G 双通道,反正就是内存越大，可以支持的模型也就越大，大家可以按需调整自己的内存容量），这个方案好就好在它近乎零学习门槛的上手难度免去了你自己去Ollama抓大模型并本地部署的痛苦流程，且Intel ipex-LLM的加持也可以让你使用核显来对LLM生成进行加速，所以正常情况下带不太动的DeepSeek R1 7B本地部署还差不多有5tokens的速度，可以说是相当不错了。总的来说，绿联DXP4800 Plus以一个相对来说门槛较极低的成本上手影像图文、万兆内网、零门槛本地部署LLM等功能，更别提它本身还是一个颜值相当不错的桌搭摆件，对于我这种有图文和视频需求的数码博主和桌搭用户实在是太友好了，我推荐你有机会也体验下。#NAS#

谁说 NAS 只能存片？实测绿联联手腾讯，让手机游戏更新跑出100+MB/s！

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1. 说完了NAS最常规的体验，接下来该聊些比较进阶的内容了。#绿联NAS#首先是基于10G电口和SSD缓存的存在，我终于可以开始布局我心心念念的万兆内网了。对于我这样的数码博主和视频创作者来说，万兆内网并不是战未来而是切实的带宽需求。终于，在绿联DXP4800 Plus自带的万兆电口的支持下，我通过连接小米万兆路由器并苹果Mac Mini M4（其实我的M4 Mac是千兆网口，但只要思想不滑坡办法总比困难多，我通过雷电4转万兆模块转出来一个万兆电口，在绿联DXP4800 Plus内设置好桥接模式。这里提一嘴为什么要设置桥接模式和桥接模式的好处。众所周知路由器能在一定程度上代替交换机的使用场景（但不是特别专业仅限于非持续高强度工况），但其实NAS也可以通过桥接模式的应用充当NAS和主机之间的交换机，以此在相对简单的内网环境下可以节约一个万兆交换机的成本，对于初窥门径的万兆用户来说非常贴心。然后再将Mac接口的硬件设置为10G全双工MTU9000后，使用LiberSpeed在内网跑速即出现了激动人心的万兆下行（当然我知道你想说什么，理论上万兆内网可以做到上下行都万兆，那不是哥们最近薅不出多余的SSD当写缓存了嘛，下次一定），极限速度超过了1000MB/s，大文件读取可以说是相当给力。#万兆#由于支持虚拟机和Docker，绿联DXP4800 Plus也通过应用中心布局了一些相对容易上手的功能诸如homeassistant、Easy NVR、青龙、qB等成品的容器功能，不需要用户部署，直接下载安装就能使用，这就相当于简化了Docker以前相对繁琐的部署门槛，让我们可以小白式地进行Docker体验。举个例子，我刚刚使用的LiberSpeed你就可以通过Docker进行简化部署，在镜像里的镜像仓库里搜索LiberSpeed并下载后根据提示进行部署就可以在本地通过端口迅速打开网站进行内网测速，可以说是低门槛体验。当然我更知道很多朋友一直在期待本地部署蒸馏过的LLM大模型，基于Docker的AI Plugins就以一个几乎零上手难度的方式帮你实现了这个梦想。在电脑端通过AI Plugins在网页端就可以直接使用LLM大模型（内置了DeepSeek R1的1.5B蒸馏模型，用过了比较呆建议用更大的），可以在新建页面搜索更大的DeepSeek R1 7B或者通义千问7B（如果需要更高的模型规模，就可以再添加一根16GB的SO-DIMM内存组32G 双通道,反正就是内存越大，可以支持的模型也就越大，大家可以按需调整自己的内存容量），这个方案好就好在它近乎零学习门槛的上手难度免去了你自己去Ollama抓大模型并本地部署的痛苦流程，且Intel ipex-LLM的加持也可以让你使用核显来对LLM生成进行加速，所以正常情况下带不太动的DeepSeek R1 7B本地部署还差不多有5tokens的速度，可以说是相当不错了。总的来说，绿联DXP4800 Plus以一个相对来说门槛较极低的成本上手影像图文、万兆内网、零门槛本地部署LLM等功能，更别提它本身还是一个颜值相当不错的桌搭摆件，对于我这种有图文和视频需求的数码博主和桌搭用户实在是太友好了，我推荐你有机会也体验下。#NAS#

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6. 在线聊天助手想找集成多聊天渠道又能本地私有部署的开源项目？推荐试试 CoPaw！ CoPaw 是你个人专属的 AI 助理，支持 DingTalk、Feishu、QQ、Discord、iMessage 等多种聊天应用，多渠道统一管理，轻松扩展功能。不管是部署在本地机器还是云端，都能完美支持，数据和记忆自主掌控，避免信息泄露风险。主要功能包括： - 多聊天渠道支持，一键连接多平台； - 本地/云端灵活部署，隐私数据安全有保障； - 内置定时任务（cron）和个性化技能，无限扩展可能； - 丰富应用场景：社交热点摘要、邮件日程管理、文件整理、AI 创意草稿、技术新闻跟踪等； - 支持本地大型语言模型（llama.cpp、MLX、Ollama），无需云端 API，也支持主流云 LLM 及自定义技能。安装超级简单，macOS/Linux/Windows 一行命令自动完成依赖配置，Docker 镜像也支持，适合个人开发者和企业轻松上手。官网体验：copaw.agentscope.io GitHub：github.com/agentscope-ai/CoPaw 有了 CoPaw，数字生活的每个角落都有 AI 小助手，工作学习生活效率全面升级！快去试试吧~ #AI创造营##人工智能#

7. 为什么我一直提倡大家尝试本地化 AI？因为创作主权不该掌握在云端平台手里。鲁大师最近推出的 LFClaw（免费龙虾 AI），本质上是一场关于“创作自由”的小实验。很多 AI 工具一旦断网或余额不足就变白痴，但 LFClaw 全本地运行。鲁大师研发团队曾为了验证其逻辑稳定性，直接挑战 5 天写完 6.6 万字网文并签约番茄。他们发现，本地 AI 的优势在于你可以无限制地进行颗粒度极细的调教，而不用心疼昂贵的云端计费。L（鲁大师）F（Free）Claw，这个名字起得很直白，就是要做普通人都能用的“免费龙虾”。它解决了数据隐私的大坑，你写的所有羞耻剧情、商业机密，统统不出电脑。配合傻瓜式的安装流程，让 AI 真正从实验室走进了千家万户。如果你想找回那种“完全掌控工具”的感觉，LFClaw 绝对是目前最值得尝试的本地大模型方案。#科技观察#

8. #终于学会了OpenClaw#谁懂AI小白的痛！刷到别人用OpenClaw高效干活，自己连入口都找不到。直到刷到这个喂饭级教程，不用翻墙、不用装软件、不用敲代码，云端点鼠标就能搭建。跟着一步步操作居然真的成功了，还能实操做任务，成就感爆棚。

9. 鲁大师老板亲自下场实测 AI 效果！带着自家的“龙虾 AI” 5 天写完 6.6 万字网文，居然还成功拿下了番茄小说的签约合同。最狠的是，鲁大师直接把这款神器做成了本地化部署版——LFClaw（鲁大师免费龙虾）。🤖 硬核亮点：1. 本地运行：不用云端，不占 token，彻底解决一天烧几百块钱的痛点。2. 数据安全：内容存在自己电脑里，私密性拉满。3. 0 门槛：傻瓜式安装，小白也能在本地跑起大模型。既然是免费龙虾，名字也直白：L（鲁大师）F（Free）Claw 。想 0 成本体验 AI 创作效率的，冲就完事了！#AI创作#

10. 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#

11. #终于学会了OpenClaw# 我这种AI小白居然也是零门槛拿捏住OpenClaw了。最近爆火的AI模型OpenClaw，网上把它捧成“新一代超级AI”，可我次次被AI工具的复杂操作劝退八百次，每次刷到别人用它自动干活很省心，自己却连搭建入口都找不着，找了无数个视频后终于被我等到了一个“喂饭”级教程，从什么是OpenClaw，到方案选择后的基础搭建，再到各项的设置步骤都讲得非常细，对于我们这种不是很懂电脑的人来说简直就是救星。博主给了两个部署，看完视频感觉其中一种方案更适合我们小白一点，不用自己装软件和配环境，直接在云端跟着教程操作搭建OpenClaw，全程点鼠标就能完成，最重要的是这个教程无需翻墙，全程不用敲代码。我跟着视频一步步操作，居然真的把OpenClaw搭好了，还能上手实操做简单的任务，看着自己搭建的模型真的太有成就感了。 #How I AI#

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14. 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

15. 国产AI应用这两天在App Store上真是杀疯了，千问上线两天直接冲上前三，不得不说，现在国内AI的发展速度确实有点东西，已经不是简单的跟随，而是开始在一些赛道上领跑了。#又一国产AI应用跻身AppStore前三# 不过话说回来，AI这股风刮得这么猛，别光盯着手机App看，其实在#NAS#这个圈子里，AI早就不是啥新鲜概念了。要说真正把AI和NAS玩出花的国产品牌，#极空间私有云#绝对是绕不开的名字，国内第一个喊出AI NAS口号的品牌，真不是白叫的。特别是像Z425这种旗舰产品，搭载的AI空间功能，让我彻底改变了对NAS只能当硬盘仓库的刻板印象。举个例子，你存了几千张照片，想找某张特定的照片，不用翻文件夹，直接一句话描述，AI空间能看懂画面里的场景、颜色、物体甚至人物姿态。更离谱的是，它连视频里的对话都能检索，音频文件也一样，会议录音、访谈素材，转写成文字后随便搜关键词，秒出结果。这还不算完，它还能自动给视频生成字幕、做内容总结，甚至按你自定义的主题自动分类素材。这功能背后是极空间旗舰Z425那套本地AI算力在支撑，CPU、GPU、NPU整合的83TOPS AI能力，所有数据处理都在设备本地完成，根本不用担心中途泄密。以前觉得NAS就是个扩容工具，现在才发现，AI加持下的NAS才是个人数字资产的终极形态。感兴趣的朋友真的可以关注一下，这波国产AI的浪潮，NAS领域同样值得吹爆。

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23. #苹果回应Macmini断货#OpenClaw掀起的“养龙虾”热潮，意外让Macmini M4全线断货，租赁、代装生意火爆，这不仅是硬件狂欢，更是AI智能体走向大众化的强烈信号。本地部署需求让低功耗、高兼容的Macmini成为首选，官方缺货、二手涨价、日租近50元，产业链被迅速激活。这股热潮印证了AI Agent从极客玩具走向大众工具的趋势，用户愿意为本地运行、隐私安全买单。同时也倒逼厂商降低部署门槛，腾讯QClaw等一键封装产品顺势登场，打通微信、QQ社交入口。OpenClaw以开源之力，撬动硬件、社交、云服务多方联动，预示本地AI+社交入口将成为新赛道。谁能简化部署、贴近用户，谁就能占据下一代AI生态主动权。苹果回应macmini断货

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27. 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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33. #AWE2026# 哇科技带你探展— 绿联 #AWE2026有哪些亮点# 绿联今年AI NAS直接秀翻全场，要知道绿联从充电配件起家，如今已是全球消费级NAS头部品牌，覆盖充电、办公、影音、存储全场景。旗舰iDX6011 Pro算力强劲，本地AI处理不卡顿，安全部署OpenClaw小龙虾，系统隔离不泄露、不损文件。从数据仓库升级为边缘智能中枢，办公总结、影音管理、隐私保护全都在线。我家里就有很多绿联的产品，你们用过哪些绿联产品。[二哈] #AWE2026上的AI看点##AWE2026十大热词#

34. 近日，#小米申请注册智能存储商标#，这意味着小米的NAS产品可能在路上了，虽然对于小米的忠实用户来说可能是一个好消息，但是现在NAS市场竞争如此激烈，产品也足够成熟，小米想要分得一杯羹，任重而道远，毕竟已经有很多品牌扎根NAS行业多年，尤其是像极空间这样专做NAS的新势力品牌，近些年不仅实现了“让NAS飞入寻常百姓家”的愿景，更是积极借助AI赋能，实现了从“专业存储设备”向“智能生活标配”的转变，目前已经形成了一个可以满足不同群体且功能完善的产品矩阵。#极空间私有云#其中Z4Pro+作为极空间的“爆款产品”，无论是在硬件还是软件生态方面都有了极大提升，其性能版首次将N355处理器运用在NAS里，使用极空间客户端播放4K、码率25Mb/s的视频时，CPU占用毫无压力，视频几乎无卡顿，性能表现十分出色。同时，在AI的赋能下，极空间Z4Pro+变得更为人性化与便捷化，其中极相册支持AI精选时刻、时光回溯、智能搜索、AI智能选片、一键AI人像识别及AI修图等，极影视具备智能分类、AI精准匹配刮削、AI字幕生成等多种功能，并且这些操作都是基于本地化的处理，能够在极大保障用户隐私的同时实现“越用越智能”，带领NAS实现了从“被动存储”到“主动服务”的跨越，也让用户数字生活变得前所未有的简单与智能。#私有云##AI NAS#

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39. 发现个开源项目OpenAkita，看定位是本地部署的全能AI助手。试了下，安装配置几步搞定，不用折腾半天环境，对小白很友好。用了发现它的记忆功能特点实用，能记住使用者的偏好，不是那种说完就忘的AI。还能使用工具操作浏览器，处理文件。关键是接国内办公软件很方便，钉钉飞书都能用。本地部署数据在自己手里，用着踏实。开源做到这份上，值得给个赞！使用地址：openakita.ai

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43. 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

44. #MacBookNeo会是龙虾首选吗#MacBook Neo 是入门级轻薄本优选，定位清晰、取舍明确。MacBook Neo 以低功耗、长续航、静音、高性价比，成为日常办公、学生群体的技术优选。对 OpenClaw 用户而言，MacBook Neo 是本地 AI 代理的首选硬件，尤其配合MacBook Neo的系统适配、硬件效率、隐私安全、便携稳定特性，非常适合需要移动部署、长期在线的轻量 AI 自动化场景。

45. 发个快速搭建 OpenClaw 的教程。别去鼓捣什么脚本之类的了，没必要，更没必要买 Mac mini。你只需要：1、空闲的 1 分钟时间。2、打开 Sophnet 并注册账号，微信登录就行，链接：网页链接（图一）3、选择页面左上角的「OpenClaw」。4、点击创建 OpenClaw Bot。进度条走完，进入 Openclaw 控制台你就可以开始聊天了。所有你需要做的事就是注册账号，点一下按钮。这是我目前用到最省事最快最稳定的部署方案。哦对，而且不用花钱。因为首月免费 + 送了 10 块钱 Token，够你玩的了。

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50. #OpenClaw上手教程#OpenClaw的爆火，让AI自动化从专业领域走向大众，本地文件管理、全网信息感知等能力重构了人机协作模式。它的低门槛部署让普通用户也能轻松上手，Sophnet一键创建、中文社区国内镜像，扫清了技术和访问障碍，而分层模型配置、记忆功能优化等技巧，更是让其效能翻倍。这款工具的价值，不仅是提升个人工作效率，更推动了AI应用的平民化。国内Kimi Claw、MaxClaw的跟进，也让AI助手赛道迎来创新热潮。但想要用好它，避坑是关键，拒绝单一顶级模型滥用、做好行为规则设定，才能让AI真正成为高效杠杆，而非成本负担。未来，随着生态完善，OpenClaw或将成为个人数字协作的标配。➡️附保姆级上手教程openclaw上手教程

51. Docker不用折腾了！威联通部署Yantr，一键装100+应用爽到飞起

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53. datawhale的教程：Hello Claw: 从零到一学习 OpenClaw项目地址： github.com/datawhalechina/hello-claw在线阅读： datawhalechina.github.io/hello-claw本项目是一个面向 OpenClaw 的完整学习教程，帮助你从零开始掌握这个强大的命令行 AI 助理系统。无论你是想快速上手使用 OpenClaw 提升效率，还是想深入理解其原理并构建自己的版本，本教程都能为你提供清晰的学习路径。本项目包含两大核心模块：领养 Claw（使用篇）：快速上手 OpenClaw，学会配置、使用和扩展这个 AI 助理构建 Claw（开发篇）：从零实现一个简化版 AI Agent，深入理解其工作原理。目前还在施工中，进度如图。#How I AI#

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55. 绿联科技 × MiniMax 达成战略合作！🎉NAS行业首家，原生内嵌MiniMax大模型，OpenClaw开箱即用！绿联NAS应用中心一键安装，一会就安装试试看。👉还有30天全量免费使用。@UGREEN绿联# 绿联NAS私有云## OpenClaw#

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100. 智驭未来

101. NAS(网络附加存储)概念。据券商纪要，AI NAS作为数据＆算力中心，可以集中存储各家电品类的数据，同时通过集中部署的算力进行计算和分析，实时快速处理和响应手机、PC、家电等终端设备的数据，从而达到连接各设备孤岛的作用。当前openclaw在本地设备部署、全天候运行以及本地数据存储和运用的特性与NAS契合度较高，进一步完善了AI NAS成为智能家居核心中枢的能力，后续有望进一步激发设备端活力，打开AI NAS产品应用的想象空间。作者声明：本内容仅作为信息资讯参考，不构成任何具体的投资建议。理财有风险，投资需谨慎。纯手工梳理，研究不易，望您多多点赞与收藏！ #openclaw本地部署 #养龙虾 #NAS #网络附加存储 #人工智能

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105. 2025群晖各型号对比。选购建议 .1. 按用户类型选择家庭用户： - 入门级：DS223j/DS225+ (预算<3000元)，适合照片备份、家庭媒体和文档存储 - 进阶家庭：DS425+/DS725+ (预算3000-5000元)，支持4K视频播放和家庭服务器功能小型企业： - 基础办公：DS925+ (预算约5000元)，双2.5GbE网口提升团队协作效率，支持5人同时编辑文档 - 中型企业：DS1525+/RS1221RP+ (预算8000元+)，ECC内存防数据错误，支持10-20人团队协作 - 企业级：DS1825+/RS3621xs+ (预算12000元+)，高性能处理和扩展能力，适合50+人团队和关键业务 .2 .按功能需求选择媒体存储与流媒体： - 基础：DS223j/DS225+，支持Plex媒体服务器，但无硬件转码 - 高级：DS925+/DS1525+，部分型号支持硬件转码，可流畅播放4K视频数据备份： - 个人：DS223j+外接硬盘，支持定时备份 - 企业：DS1525+/RS系列+DX扩展柜，支持Hyper Backup和快照功能，秒级数据恢复虚拟化与开发： - 入门：DS925+，支持Docker和轻量级虚拟机 - 专业：DS1825+/RS系列，ECC内存和10GbE网络，支持企业级虚拟化平台总结群晖NAS从入门到企业级形成了完整的产品线，选择时应根据预算、存储需求、用户数量和应用场景综合考量。 **DS225+**是家庭入门首选，**DS925和425＋**适合中小型团队，DS1525+是企业级起点，而RS/SA/FS系列则满足大型企业和数据中心需求。#测评 #群晖nas #对比测评 #私有云

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如果是跑龙虾呢？适合不？个人nas管家

04-12 13:44 · 广东

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当时配nas时把淘汰下来的i5 16g 2060显卡和650瓦电源都装了觉得浪费了还费电呵呵没想到吃龙虾就赚回了呵呵峰回路转废物利用还是蛮好的何况那内存和固态就赚回来了

04-12 20:07 · 上海

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当时配nas时把淘汰下来的i5 16g 2060显卡和650瓦电源都装了觉得浪费了还费电呵呵没想到吃龙虾就赚回了呵呵峰回路转废物利用还是蛮好的何况那内存和固态就赚回来了

04-12 20:07 · 上海

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如果是跑龙虾呢？适合不？个人nas管家

04-12 13:44 · 广东

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