本地部署 vs 云端使用?158位用户真实观点大PK,结论在这

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03-07 18:05

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77. 很多人让我比较AI和互联网谁的机会更大, 别急,看完这条视频,咱们一起聊聊。#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #互联网

78. 回复@tj的人间游历:算力也要上去吧,尤其是并行计算单元的数量//@tj的人间游历:钊哥,最近在研究本地大模型部署,现在看来瓶颈基本都在显存。然后今天偶然发现d_matrix的内存干到了150TB/s,这是不是意味着一块好的显卡加这种内存条,就可以部署类似qwen235b这种模型,并且还能比较高token输出。钊哥对这个内存有啥了解不,到底啥时候我们个人能以相对合适的价格买到,网上信息好少

79. 综合能力比肩GPT5,万亿参数思考模型Ring-1T来了!#AI #国产大模型 #蚂蚁百灵 #AIGC

80. 停电就趴窝?智驾不能只靠云端。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能驾驶 #能源

81. OpenAI囤的不是算力,是未来10年的AI门票。 #大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #算力 #芯片

82. DeepSeek新模型爆火,硅谷玩疯了 #DeepSeek团队开源新模型 DeepSeek新模型爆火,硅谷玩疯了!把文字变成图像,让AI一目十行读完一本书!这次,它真的在教AI们,怎么省算力、怎么学会“遗忘” #AI #DeepSeek

83. 你们觉得未来的AI硬件都会有哪些“黑科技”呢? #大咖观察 #红衣聊AI #黑科技 #硬件

84. 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

85. 用我们自家的AI,普通人也能享用优秀分析师的服务#AI #Reportify #商业研究 #智能体

86. 盘点一周AI大事(12月7日)|GPT5.2下周发布 Gemini 3 Deep Think正式上线 OpenAI下周12月9日发布大蒜模型GPT5.2,下月发布大葱模型GPT5.5全面吊打Gemini 3 DeepSeek开源最强推理模型DeepSeek V3.2 Mistral开源Mistral 3家族 OpenAGI发布最强电脑操作模型Lux Runway发布最强视频模型Gen 4.5 阿里开源数字人直播模型Live Avatar 字节发布顶级图像模型Seedream 4.5 研究员推出3D空间音频模型ViSAudio 微软开源实时语音模型VibeVoice Harmonic推出亚里士多德智能体,6个小时解决了悬赏30年的数学问题 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #人工智能 #OpenAI #机器人

87. 本地AI怎么玩?不花钱!不联网!上手AI工作站!

88. 黄仁勋再爆惊人言论,AI正创造一次巨大就业潮。 #大咖观察 #红衣聊AI #黄仁勋 #就业 #职业

89. 一篇59年前的论文当然不可能决定或改变一个时代, 但在合适的时间,被合适的人用在了合适的问题上,它就能改变一条路径。#大咖观察#红衣聊AI #deepseek #梁文峰 #人工智能

90. 用模型排行榜论输赢?AI竞赛到底在比什么? #大咖观察 #红衣聊AI #AI #大模型

91. 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

92. 大模型更像人的大脑,智能体是大模型的手和脚。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #大模型

93. 大语言模型是不是发展到头了?

94. 2026年AI全景预测:迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

95. 你还在看热闹的时候,别人已经在押注未来十年的领先趋势了。 #大咖观察 #红衣聊AI #基建 #人工智能 #科技

96. OpenClaw安装+3大超实用玩法,炒股,搞情报,盘收藏夹...

97. AGI已不再是遥不可及的梦想,同时它带来的潜在威胁也浮出水面 人类是否能在这波科技浪潮中掌控局面,避免被其反噬呢?#大咖观察 #红衣聊AI #AGI

98. 把AI从“精英玩具”变成“全民工具” 让全世界都能用上便宜的AI。#大咖观察 #红衣聊AI #开源

99. AI革命的红利期不会永远存在,现在入场还不算晚。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技 #app开发

100. 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

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104. 在这场十年级别的大周期里,你觉得谁会成为新的玩家? #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #商业思维

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160. 想用Mac做本地部署的必看!哪个工具支持得最好?我帮你测了 到底哪个本地大模型部署工具最适合Mac?我帮你测出了结果,也被AI怼了一路 #ai #大模型 #mac Ollama 对比 LM Studio,到底哪个更好用,苹果独有的 MLX 到底效果如何?差距到底有多少?如果你已经用了 Ollama 还有没有必要换 LM Studio?实践出真知。经过多轮测试,我的结论: 运行 MLX 格式大模型(目前仅LM Studio 支持)的效率跟 Ollama 相比稍微好一点,但并没有拉开很大差距。如果之前没有用过任何本地大模型部署工具,或者比较在意占用磁盘空间,就选LM Studio。如果已经用了 Ollama 并且对模型占用磁盘空间不敏感,也不需要换成 LM Studio。

161. 什么?大模型部署需要多少显存你都不知道?

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