本地部署大模型不卡顿！小白闭眼入的保姆级避坑指南，7B模型流畅跑起来_网络存储

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2. 国产版Ollama来了，Clawdbot终于不只属于Mac和英伟达

3. #科技先锋官# 别再被 GPT-5.4、DeepSeek V4 的超长上下文洗脑了！很多人以为上下文越长，AI 就越厉害，这完全是误区！真正决定 AI 实力的，从来不是能记住多少字，而是能不能思考、推理、落地做事。超长上下文只是锦上添花，强推理和多模态融合，才是下一代 AI 的核心杀招！只会读文档、背内容的 AI，再长的上下文也只是 “复读机”；能拆解难题、看懂图像、自主执行任务，才是真进化。为什么很多大模型参数再高、上下文再长，依然不好用？答案就在视频里。看完你会彻底明白：AI 的未来，拼的不是记忆，而是真正的专业能力。#过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##上微博涨知识##MWC2026# 种斌Marco的微博视频

4. 不买会员，一期学会轻薄本跑大模型！

5. 硅谷《连线》杂志：性能顶级的 GPT-5们，正在输给一个中国开源模型#连线杂志 #AI #千问 #Qwen #千问恐慌

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7. Qwen3.5 开源王炸！多模态性能屠榜，本地部署 + OpenClaw 实战全流程！|零度解说

8. #千问Qwen3.5大模型发布#阿里在除夕夜甩出了个王炸——全新大模型千问Qwen3.5开源了，看完参数我直接好家伙：用了Mamba混合注意力+MoE稀疏专家架构，总参数3970亿，但每次推理只激活170亿，相当于“小身材干大活”，显存占用直接砍半还多，长文本处理速度直接起飞。终于从纯文本模型进化成原生多模态，以后图文交互、复杂任务处理更丝滑。性能直接对标顶级开源产品，关键是部署门槛低了一大截，不管是企业还是个人开发者，都能轻松玩起来。与其说是发布新模型，不如说是把大模型的“技术普惠”又往前推了一大步。

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15. #科技先锋官# 谷歌基于Gemma 3推出的开源多语言翻译模型TranslateGemma，以三档参数规模适配手机端，凭借离线多模态翻译能力，为移动AI生态带来技术性革新，更勾勒出端侧智能应用的新蓝图。从技术适配看，它打破了参数越大性能越强的固有认知。4B轻量化版本经量化处理后内存占用仅2-3GB，可流畅运行于主流旗舰机，依托动态稀疏注意力与量化感知训练技术，在低功耗下实现38 tokens/ms的推理速度，无网环境也能1秒完成图像文字翻译。这种小参数高性能的优化思路，解决了传统AI模型在手机端算力不足、功耗过高的痛点，让专业级翻译能力真正嵌入掌心设备。对手机侧体验而言，其改变是颠覆性的。原生支持图文翻译无需额外OCR工具，55种语言覆盖主流语种及低资源语言，彻底摆脱网络依赖与云端延迟。更重要的是开源属性降低了开发门槛，开发者可基于模型微调行业专属版本，推动翻译功能向旅游、医疗、跨境商贸等场景深度渗透，让手机成为全能翻译官。TranslateGemma或将定义手机AI应用的新方向，端侧轻量化、多模态融合、场景化定制成为核心趋势。未来手机AI将从依赖云端转向端侧为主、云端为辅，更多如离线语音交互、本地图像识别等功能将落地，倒逼芯片厂商优化NPU算力，推动移动智能进入口袋里的AI时代。#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

16. 神秘霸榜模型现真身：小米MiMo-V2 Pro，国内首个万亿参数+1M上下文，为Agent而生！

17. 自己剪辑和做AI本地算力部署的朋友们，我发现个好东西：INTEL的B70显卡，首先这卡比5080还便宜，并且32G显存巨大，INTEL的视频编解码能力一直很猛，所以作为影视剪辑电脑，这显卡性价比就很高，剪辑性能我们实测是介于5080和5090之间，但价格比5080还便宜不少，显存还大，你说是不是性价比显卡。另外，从本地AI算力部署角度，我们实测了4卡B70，AI运算能力不输4卡4090，但价格和功率低了不少，AI能力很强，并且因为显存大，市面上很多算法和模型都可以部署。我们就准备部署本地AI算力，用AI里抽帧理解我们几PB的原始视频素材，之后就能随意调取为以后AI制作内容所用，这就效率高太多了。并且现在已经有了本地算力的AI视频生成模型，那就不用等在线云端算力了，并且因为B70卡便宜，4卡不够那就16卡，加一起也比4090和5090便宜太多太多了！B70显卡马上就上市了，今天提前测试让我还是很兴奋，想想大量本地算力就爽的很。

18. 近两百万人围观的Karpathy年终大语言模型清单，主角是它们

19. #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

20. 华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」

21. 市值近600亿，大模型公司上市了！ #AI #智谱ai

22. 不用买macmini！手把手教你在NAS（LINUX虚拟机）里安装Clawdbot/Moltbot

23. 小米 MiMo 团队负责人罗福莉：全球算力跟不上 Agent 时代的 Token 消耗，出路不是更便宜的 Token，而是更省 Token 的框架和更高效的模型共同进化。一个技术细节：OpenClaw 的上下文管理做得非常糟糕。一个用户请求会触发多轮低价值的工具调用，每次都带着超过 10 万 Token 的长上下文窗口，实际请求次数是 Claude Code 自身框架的好几倍。换算成 API 价格，真实成本可能是订阅价的几十倍。罗福莉提了两个观点：第一，短期阵痛反而是好事。第三方框架被迫走 API 付费后，成本压力会倒逼它们改进上下文管理、提高 prompt 缓存命中率、减少无效 Token 消耗。第二，呼吁其他大模型公司不要在没想清楚定价模型之前盲目打价格战。低价卖 Token 的同时对第三方框架大开门户，看着对用户友好，实际是个陷阱，Anthropic 刚从这个坑里爬出来。

24. Andrej Karpathy 利用周末实践Vibe Coding了一个项目 —— LLM Council（大模型理事会），还挺有意思的。可以下载来学习，看看大佬写的项目。里面有很多可以参考的点：Claude.md文件、backend/frontend 项目结构、后端项目、前端项目、项目启动sh…… 很标准。LLM Council是一个可以本地部署的测试项目，多个LLM一起回答用户问题，并各自对其他模型的回答进行打分，排序，然后选一个最好的答案。1. 用户提出问题后，这个系统会把问题同时发给多个 LLM（“理事会成员”）。 2. 每个模型先给出自己的独立答复，用户可以分别查看。 3. 接下来，这些模型会互评：每个模型看到其他模型的回答（匿名身份），然后对答复按准确性和洞察力等标准进行排序。 4. 最后，有一个 “主席模型”（Chairman LLM）负责综合所有答复和评审意见，生成一个统一的最终答案给用户。技术栈1. 后端：FastAPI + Python（使用 async httpx） 2. 前端：React + Vite，通过 react-markdown 渲染文本。 3. 存储：对话存储在 JSON 文件里。 4. 部署：在本地运行，通过 OpenRouter API 调用模型。#人工智能# #程序员#

25. 【Claude Code中文教程：10万字免费指南助你掌握AI编程新范式】一份专为开发者打造的Claude Code完整学习资源正式上线，从零基础到构建自定义AI智能体，全部免费开放。 + 这份教程解决什么问题？当AI编程助手成为开发者标配，真正的挑战不是“会不会用”，而是“能不能用好”。这份教程正是为此而生——帮助开发者系统掌握Claude Code，实现开发效率的质变。 + 九大核心模块，循序渐进 1. 基础入门：概述、安装配置、基础使用 2. 命令体系：CLI命令、标志说明、斜杠命令、自动化集成 3. 交互与工具：交互模式详解、工具调用集成 4. MCP协议：模型上下文协议的配置、管理与高级应用 5. 技能系统：从原理到实践，手把手教你开发自定义技能 6. 插件开发：从基础到高级的完整插件开发指南 7. 编程实战：代码生成、智能工作流、高级Agent功能 8. 技术原理：Agentic AI核心技术、架构解析、构建编程Agent 9. 企业部署：云集成、网络安全、LLM网关等企业级方案 + 三个值得关注的亮点 - 上下文感知编程：让AI理解整个代码库架构，提供深层建议而非简单补全 - 本地优先隐私保护：代码仅在授权上下文中运行，不用于公共模型训练 - 无缝CLI集成：在终端中实现AI结对编程，不离开熟悉的开发环境对于想深入理解AI编程工具工作原理、或计划构建自己编程Agent的开发者，这份教程提供了难得的系统性学习路径。 claudecode.tangshuang.net

26. 上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？

27. 【硬核】超聚变128GB 显存的N卡小主机，居然一个游戏都跑不了？

28. AI的未来不仅仅是要比以前更聪明，还得要更安全。用安全守护创新，这才是大模型时代的生存法则。#大咖观察 #红衣聊AI #网络安全 #大模型

29. OpenClaw国产开源平替！AstrBot迷你主机部署漫谈

30. iPhone本地跑Gemma 4火了，0 token时代还有多远？

31. 双卡 48G 显存！最省钱的多卡大显存选择 Arc Pro B60

32. Ollama 官方消息：Ollama 0.19 开始使用苹果的 MLX 作为后端，所以能更好地利用统一内存和 GPU 加速，在有 32G 内存的 M5 系列设备上运行 int4 量化的 Qwen3.5-35B-A3B 可以实现预填充 1851 token/s，生成 134 token/s。 tombkeeper的微博视频

33. 早！汇报一下养🦞进展：之前百炼大模型推理充的500块消耗没了，用时5天，这5天里消耗最快的，是部署了agent-browser后建立了第二个任务消耗的。然后昨天晚上又充了500，今天早上一看还剩174，嗯......总结下教训：第一个就是要根据不同需求秒tokens的消耗量，去考虑要本地部署大模型还是连网大模型。我的第一个测试任务tokens消耗的量很小，但第二个任务就很高，主要是更复杂，但又不需要连网大模型那么新的知识库，所以接下来会布属一个本地大模型去跑任务2第二个就是：建立好任务后一定要跟它讲清楚，先把规则和模拟测试结果给你，别真实测试，几个来回，那tokens的嗷嗷的。还有一个方法是直接修改配置文章，这样也能少消耗tokens；最后就是，不要乱装skill，除非真的有些功能实现不了，你再去装。比如这个agent-browser。我是因为有些页面不让抓，然后装了这个agent-browser模拟去点击复制粘贴，再丢给Gemini，过程太多，就......出差回来再修正一下，把本地大模型整上，争取早日tokens自由（图1是周六晚上6点的，图2是昨天晚上充完值截的，图3是刚才截的）#OpenClaw火了龙虾养了也要防#

34. 直击GTC：1万亿美元GPU、为龙虾做“CUDA”，老黄就指着你烧 token 了

35. 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。

36. 开源书《OpenClaw橙皮书：从入门到精通》八个部分，从浅到深：1. 认识OpenClaw：它是什么、为什么火、和ChatGPT到底有什么不同2. 技术架构：三层架构、记忆系统、Heartbeat心跳机制3. 部署方案：本地安装、Docker、9家国内云厂商一键部署对比（含价格）4. 渠道接入：飞书、钉钉、QQ、企业微信等20+平台的接入方式5. Skills技能系统：怎么找、怎么装、哪些值得装、怎么自己建6. 模型配置：21个模型/平台的配置方法和价格对比7. 安全与成本：已知安全事件、避坑指南、成本控制策略8. 生态与社区：养虾文化、平替产品、国内政策支持、国产Claw产品选购指南另外还有附录，包含常见问题FAQ、命令速查表和资源链接汇总。my.feishu.cn/wiki/H27Iw9ussiaYbokymhncExtjnAh#AI创造营##人工智能#

37. 8G显存真不够用？爆肝3个月实测18张显卡20款游戏，结果竟然......

38. 高配置立式ITX机箱进化版！—可移动框架+高兼容性机械大师-IF16-T详解

39. 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

40. 告别“云端依赖症”：AI为何要“锁”进本地硬件里？｜甲子光年

41. 姚顺雨在腾讯首个研究：在“上下文”这事上，在座的各位都不及格

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43. 如果你还在用原生JSON喂LLM，那你其实在浪费tokens、增加延迟和成本！试试TOON（Token-Oriented Object Notation），它像YAML一样清晰，像CSV一样紧凑。优势显著： - 节省30%~60% tokens - 成本降低最多50% - 尤其适合表格数据处理这不仅是节省，更是效率革命。用更少的token传递同样信息，直接降低调用费用和响应时间。对大规模数据交互的应用尤其关键。项目开源在这里：github.com/toon-format/toon 值得思考的是：虽然CSV和TOON都把键和值分开存储，是否会影响LLM的“记忆”与理解？这是未来值得研究的方向。也有人担心LLM训练时习惯了JSON格式，变换格式会不会影响生成质量？这点还需实测验证，但探索新格式本身就是推动效率创新的关键。总之，转向TOON或者类似紧凑格式，是降低LLM调用门槛和成本的必由之路。技术人必须拥抱这种token效率的提升，才能真正玩转大模型时代。原文：x.com/DataChaz/status/1989056483057889481

44. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

45. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

46. 本地部署大模型？天选Air2026锐龙AI Max版简单开箱

47. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

48. 不听劝硬上 128GB 内存以后……｜DDR5 6400 大内存真实体验：雷克沙 ARES RGB DDR5 6400 CL32 64GB×2（128GB）

49. 降成本还要提性能？实战测试将Java项目迁移至ARM架构CPU

50. 科技日报：深圳破解 “CUDA困局”取得突破！

51. 【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

52. 两个教学项目：1️⃣从零开始构建 AI 智能体github.com/pguso/ai-agents-from-scratch本仓库教你从基本原理开始，使用本地 LLM 和 node-llama-cpp 构建 AI 代理。通过完成这些示例，你将理解：✨LLM 的基本工作原理✨智能体究竟是什么（LLM + 工具 + 模式）✨不同智能体架构的运作方式✨框架为何做出某些设计选择理念：通过构建学习。深入理解后，再明智地使用框架。2️⃣从零开始构建RAGgithub.com/pguso/rag-from-scratch通过一步步构建RAG（检索增强生成）来解密它的原理。没有黑箱。没有云API。只有清晰的解释、简单的示例和你完全理解的本地代码。这个项目遵循与《从零开始构建 AI 智能体》相同的理念：通过简洁、解释清楚的真实代码，使开发者能够理解先进的AI概念。你将学到：✨RAG到底是什么，以及它为何在知识检索中如此强大。✨嵌入（embeddings）如何工作，如何将文本转化为模型能理解的数字。✨如何构建本地向量数据库，高效地存储和查询文档。✨如何连接所有内容，检索上下文并将其输入到大语言模型（LLM）中以获得有依据的答案。✨如何重新排序和规范化，提高检索精度并减少噪声。✨一步步的代码演示，每个函数都有解释，毫不隐瞒。#科技先锋官#

53. 根据Andrej Karpathy 2个多小时的分词教程视频整理的文字版。本文深入讲解大语言模型（LLM）分词的原理与实操，涵盖代码示例和关键图示，绝对是理解LLM工作机制的宝藏资源。分词虽枯燥，却至关重要。它决定了模型如何把文本转成“token”——模型的基本单位。许多LLM的怪异表现，都能追溯到分词细节：- 为什么LLM拼写经常出错？分词。- 为什么LLM难做字符串反转等简单操作？分词。- 为什么LLM对非英语表现差？分词。- 为什么简单算术难搞？分词。- GPT-2为何写Python困难？分词。- 为什么遇见特定字符串会突然停止？分词。- 为什么用YAML比JSON更优？分词。我们从最简单的字符级分词讲起，逐步深入到字节对编码（BPE）算法，这是一种高效压缩字节序列、构建可调词汇表的核心技术。BPE通过不断合并高频字节对，创造新token，压缩序列长度，提高模型上下文利用率。现代分词器如GPT-2、GPT-4采用复杂正则表达式预处理，保持词义和标点分界，避免无意义合并。OpenAI的tiktoken库实现了高效的推理分词功能，而SentencePiece则是另一种流行的训练和推理工具，特别适合处理多语言与字符级BPE。分词训练是独立于模型训练的预处理环节。设计合理的词汇表大小，是计算资源、训练效率与序列长度之间的权衡。扩充词汇表需要修改模型的嵌入层和输出层，常见于微调和特殊token加入。此外，多模态模型通过把图像、视频等输入转成token，实现统一Transformer架构；“gist tokens”则是一种压缩长提示词的技术，仅训练token嵌入，保持模型权重不变。分词带来不少坑：- 长token压缩过多信息，导致拼写、字符串操作难；- 非英语文本token更长，影响性能；- 数字token化混乱，影响算术能力；- 特殊token处理不当，会导致模型行为异常；- 部分token未训练（如“SolidGoldMagikarp”），引发奇怪输出；- 格式选择影响token数，YAML比JSON更节省。总结：分词是LLM的基石，影响模型表现和安全性。理解分词原理，能帮你优化模型使用，避免踩坑。未来tokenization-free模型虽有潜力，但目前依赖分词不可避免。感兴趣？看看完整教程和代码，自己动手训练GPT风格分词器，深挖背后原理，开启属于你的LLM分词之旅！原文：fast.ai/posts/2025-10-16-karpathy-tokenizers

54. 在AI时代，算力决定速度，内存决定高度。 #大咖观察 #红衣聊AI #GPU #内存

55. 千问23天月活突破3000万碾压欧美，中国AI时代开启！就在刚刚，确认数据！千问23天月活突破3000万，首周下载量1000万碾压欧美，阿里AI从“技术储备”向“价值落地”加速演进 #AI #阿里 #千问

56. Gemini 3 Pro比之前的2.5确实好非常多，分析，做图像视频都很厉害。但个人感觉，还不到能取代gpt 5.1 thinking的强度。尤其GPT “长期记忆”这一块很强，也已经被我训成很懂我的工作合伙人了，这部分太难替代。各有千秋吧，我自己还是要两个都用。AI总结：Gemini 更像“超级检索式分析器”GPT-5.1 更像“策略家 + 思考伙伴”纯信息密度 & 资料整合能力：Gemini 3 Pro 更强多层推理、跨主题整合、结构化深度分析：GPT-5.1 Thinking更强Gemini 3 Pro 的优势多模态 & 超大上下文处理。Gemini 3 Pro 支持文本、图像、视频、PDF 等多种输入模态，也能处理非常长的上下文 (比如大量文档 / 长篇报告 /大数据集) — 这是它的一大杀手锏。逻辑推理 + 数理 / 复杂任务处理能力强。在多个基准测试 (数学、逻辑推理、视觉 + 推理、多模态理解等) 中，Gemini 3 Pro 的成绩在很多项都超过 GPT-5.1。擅长“重”／“大规模”内容处理 + 综合型任务。如果你的任务需要跨文档整合、图文混合分析 (比如政策 + 数据表 + 图表 + 图片)、长时间 context 的研究 — Gemini 会表现得更稳定。GPT-5.1 Pro / Thinking 的优势自适应推理 + 工具 / 代理整合 + 高效对话 / 编码工作流程。GPT-5.1 最新版本 (Pro / Thinking) 强调“根据任务难度自动分配思考资源 + 支持工具调用 / 代码执行 / 多轮对话 + 稳定性 / 开发者友好性”。更适合迭代、动态交互、对话与写作 / 编码。比如你做写作、策略分析、代码编写、快速原型、反复调整 prompt／输出 — GPT-5.1 在速度、连贯性、开发者体验上往往更顺手。在“记忆准确性 / 长对话稳定性 / 多轮交互”方面表现不俗。对于需要持续对话、多轮迭代、状态保持、复杂 prompt chain 的任务，GPT-5.1 更擅长维护连贯和响应一致性。#人工智能#

57. 进阶课里有一组更重型的武器，预计8月出简章//@股道笔记:下次我要报高级课 //@股道笔记:报告孤大，我只学过初级班，最近用AI手把手搞，跑通了企业本地大模型训练，其实就是搞定了本地建立向量库，然后调用。好多AI创业的公司，卖这种方案都大几十万

58. 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#

59. 国产轻量化拖挂还敢质保5年？拓家房车年会王笑林专访

60. DeepSeek 更新两个 v3.2 新模型，这次有哪些亮点？

61. 小白也能上手终端AI？iFlow CLI实测：比Claude Code更香！

62. T5Gemma模型再更新，谷歌还在坚持编码器-解码器架构

63. NAS访问方式全解析：别只会用App！这几种协议让你的NAS更好用！

64. 如何系统地学习 Unix/Linux 操作系统的核心概念和原理？

65. #AI龙虾爆火有人几天赚了26万#最近流行养龙虾，意思就是腾讯推出了一个AI本地大模型logo像一个龙虾🦞，类似于一个本地服务器，不需要依赖网络，可以把这个大模型AI安装在你家里的电脑上，这样家里电脑就有了AI推理思考能力，不需要连入互联网，效率更高。可以帮你分析股票，帮你剪视频，帮你写论文，帮你编程… #AI龙虾爆火工信部发布高危风险预警#

66. 爆显存了怎么办？

67. #小米澎湃OS3# HyperOS 3.0.300新版相册新增支持编辑保存原图功能，正在应用商店推送中。相册：5.0.2.6-0123-R相册-编辑：2.2.2.1.8*声明：该功能灰度推送中，本微博仅为新功能更新提醒，并非全量提醒，具体更新时间请以手机应用商店为准

68. 《抖音》鸿蒙版更新36.4.0版本新增如下功能：1、搜索支持热榜，结果卡片支持收藏、分享2、搜索结果支持门店卡、生服视频图文3、开播支持添加商品，增加小黄车功能4、聊天会话页新增消息多选功能5、聊天图片支持查看及下载6、支持投屏能力7、视频图文支持保至相册功能8、弹幕支持点击交互9、直播间支持超级福袋10.、头像新增保存图像、查看抖音码

69. 9950X3D + RTX PRO 6000 Blackwell跑ComfyUI的时候，只要GPU负载拉到100%，就可能会把9950X3D的一个线程拉到100%，这时候即使其它CPU的线程是0%，系统也会卡住不动，难道还是得Intel？

70. 本地跑 AI 大模型保姆级教程，Windows/Mac 通用

71. 大模型私有化部署

72. 本地部署 Ollama 完整指南

73. 大模型本地部署全攻略！Python+Docker，Excel可直接调用

74. 本地大模型怎么部署？2026 年最实用的一条上手路线

75. 本地模型格式怎么选？一文看懂Safetensors、GGUF、AWQ、GPTQ区别

76. Ollama与llama.cpp

77. 养龙虾Token太贵？教你本地化部署大模型，实现Token自由！

78. 手机/电脑离线运行AI大模型，0 Token费时代

79. 这招让你的8G、12G显卡大幅提升本地大模型推理速度

80. 本地部署大模型必看！大模型部署配置核心参数全解

81. llmfit 一键分析你的电脑适合运行哪些 LLM 大模型

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