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张大妈

93亿参数模型本地部署指南：硬件配置与出图优化

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06-06 10:25

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盘点一周AI大事(5月17日)｜AI终于正常说话 Google发布Android大脑 Gemini Intelligence Google推出Gemini 光标 Google视频模型Veo 4曝光 Thinking Machines 发布最强实时交互模型 Interaction Models 面壁智能发布最强开源小模型 MiniCPM-V 4.6 Sakana开源 AI 指挥官 Conductor Model / Fugu Adaption发布 AI 研究员 AutoScientist 研究员开源最强运镜视频模型 Warp-as-History 研究员开源最强打光视频模型 Relit-LiVE 研究员开源最强图生 3D 模型 Pixal3D 研究员开源最强视频配音模型 Just-Dub-It #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

【2026 AI 开源第一枪！】Qwen Multiangle 多角度一致性，ComfyUI 可控度+1！

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5. 【AI修图】#HOW I AI#假期出去玩，是不是最怕天气不给力，或者觉得自己拍照技术太烂？#春节旅行好去处##新年第一帧镜头#别愁啦，教你个绝招——直接用嘴P图和调色！真的没开玩笑，现在只要动动嘴皮子就能修出大片。工具方面，有条件的推荐用剪映AI；在国内的话，豆包的seedream4.0模型也很好用。下面这五张图给你们做个对比，我还特意准备了提示词模板，大家可以直接拿去抄作业。每一张上面都是手机随手拍的原图，下面就是生成后的效果，你们自己感受一下这差别！提示词模板：严格保持这张图的各种建筑、环境、画面底部车内元素及人物一致性，不要新增建筑，严格保持相机角度一致性，严格保持所有元素的轮廓位置，将这张图转换为超写实的高质量摄影作品。此段根据自己的P图调色要求撰写：设定画面的氛围与场景（地点、天气、时间点、情绪基调），并定义天空特征与整体光影基调，说明主体建筑的照明方式，并描绘地面街道的特征，最后可加入特殊摄影效果或增减画面元素（延时摄影、动态模糊、人物车辆调整等）。充满细节，电影感的氛围，HDR，8K

6. 太震撼了！这个AI绘画模型生成的图片太牛了（GPT Image 2，附提示词和案例）

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11. 盘点一周AI大事(2月15日)｜王炸视频模型字节正式上线最强视频模型「Seedance 2.0」字节发布最强开源视频模型「Alive」工程师davidohyun开源龙虾女友「Clawra」爆火 Google升级最强推理模型「Gemini 3 Deep Think」智谱发布最强开源大模型「GLM-5」 MiniMax发布最强开源编码模型「M2.5」 Google官宣AI互联网协议「WebMCP」 Claude上线Windows版「Cowork」 Google Stitch炸裂升级千问发布最强开源图像模型「Qwen-Image-2.0」研究员开源最强语音合成模型「MOSS-TTS」研究员推出最强开源音乐模型「SoulX-Singer」研究员开源最强配音模型「Just-Dub-It」 #AI新星计划 #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AIGC #人工智能

12. 阿里 z-image 仅 6b 参数 8 步高效出图，是如何实现低成本高效率的？

13. #千问Qwen3.5大模型发布# 刚刚，千问正式官宣发布 Qwen3.5，并推出Qwen3.5系列的第一款模型 Qwen3.5-397B-A17B 的开放权重版本。作为原生视觉-语言模型，Qwen3.5-397B-A17B 在推理、编程、智能体能力与多模态理解等全方位基准评估中表现优异，助力开发者与企业显著提升生产力。该模型采用创新的混合架构，将线性注意力（Gated Delta Networks）与稀疏混合专家（MoE）相结合，实现出色的推理效率：总参数量达 3970 亿，每次前向传播仅激活 170 亿参数，在保持能力的同时优化速度与成本。我们还将语言与方言支持从 119 种扩展至 201 种，为全球用户提供更广泛的可用性与更完善的支持！#HOW I AI##过个有AI年#

14. 除夕夜，国产顶流压轴上线，QWEN3.5多模态开源！

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17. 【微软掏出14B端侧推理模型，AI Agent的算盘重写了】微软新发布的Aion 1.0模型只有14B大小，却能完全在本地跑推理和工具调用。为什么这件事重要？因为AI Agent要真正落地，算力账本必须重写。如果每个智能体每做一步决策、调一次工具都要往返云端、按token付钱，这种高昂的成本和延迟会直接杀死所有日常应用。端侧推理不是什么“极客的玩具”，而是Agent时代的刚需。14B是目前笔记本电脑能吃下的甜点级尺寸。但这事最妙的地方在于微软的尴尬。人们一看到14B本地推理，第一反应不是惊叹，而是怀疑：这又是拿哪个开源中文大模型微调出来的？Windows是不是又要借机往用户电脑里塞监控和广告？云端API收税的幻觉正在破灭，本地化才是终局。微软这次主动革自己的命，证明了AI的未来不在虚无缥缈的云端，而在你面前这台发热的电脑里。blogs.windows.com/msedgedev/2026/06/02/expanding-on-device-ai-in-microsoft-edge-new-models-and-apis-for-the-web/

18. Windows 用户的本地 AI 方案！雷神水冷迷你AI工作站实测体验

19. #OpenClaw上手教程# OpenClaw的优势就是低门槛、高便捷，它能在你的电脑本地运行，所有数据隐私可控，还能嵌入微信、Telegram等常用聊天软件，不用额外学习新界面。第一步，确保电脑安装Node.js（≥22版本），Windows用户建议先安装WSL2，这是顺利运行的基础。第二步，复制对应系统的安装命令，粘贴到终端，等待片刻即可完成部署，全程无需手动配置。第三步，运行新手向导命令，按照提示选择本地部署、输入AI模型API密钥，绑定常用聊天渠道，安装后台服务后，OpenClaw就会持续在后台运行。完成以上步骤，你就能在聊天框发送指令，让它帮你清理邮箱、管理日程、执行文件操作等。新手无需追求复杂功能，从简单指令入手，慢慢探索社区插件，就能让这款AI助手越用越顺手。

20. 最强的AI生图模型是香蕉pro还是Image，或者flux黑森林？目前主流的个大模型怎么用，以及优劣势，一次性讲清楚。#aigc#ai新星计划

21. 【白TV】奇葩但合理！把mini主机+显卡塞进电脑机箱——组成一台“完整的电脑”！ft.极摩客K15+OCulink+RTX5060Ti 16GB

22. 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#

23. 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#

24. 开发者在做模型轻量化部署时，常因量化、剪枝、推理加速的工具链割裂，导致流程繁琐，且不同优化方案的效果难以直观对比，影响部署效率。针对这一需求，torchdistill是一款专注模型蒸馏与轻量化的工具库，适配开发者对深度学习模型进行压缩优化的场景。开源地址：github.com/yoshitomo-matsubara/torchdistill 核心功能： 1. 集成蒸馏、剪枝、量化等多种轻量化算法，支持一站式模型压缩流程；2. 提供统一的评估指标，可直观对比不同优化方案的精度与速度 trade-off；3. 兼容主流CV/NLP模型，无需大幅修改原有训练代码即可接入；4. 支持自定义蒸馏策略与损失函数，满足特定场景的优化需求；5. 轻量化设计，依赖简洁，可在普通算力设备上完成实验验证。

25. 【AI学习】OpenClaw怎么一键部署？扣子3分钟零门槛搭建教程

26. 有不有什么好的ai提示词模板，平时知友怎么写提示词的?

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29. 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#

30. 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。

31. 盘点一周AI大事(12月21日)｜谷歌手撕OpenAI OpenAI 上线最强图像模型GPT Image 1.5 OpenAI发布最强编码模型GPT-5.2-Codex Google发布 Gemini 3 Flash Google开源A2UI协议微软开源最强3D模型TRELLIS 2 阿里开源分层编辑图像模型Qwen-Image-Layered 阿里发布Veo 3平替Wan2.6 字节发布Veo 3平替Seedance 1.5 pro 腾讯开源首个实时交互世界模型WorldPlay 研究员开源照片重新对焦Genfocus Pipeline 研究员开源实时换脸视频模型PersonaLive Meta开源最强声音分割模型SAM Audio #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #OpenAI #AIGC #前沿科技趋势发布月

32. LTX-2 最新开源模型！只需8G显存，即可生成电影级AI大片！太离谱了，附本地部署教程！| 零度解说

33. 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。

34. FLUX2 Klein 开源模型最新佳作支持多图编辑 8G显存可用

35. 【PCVR轻量化】这套设备玩PCVR游戏够用吗？小派水晶Light + Khadas Mind 2S + 外置显卡坞上手玩 | XR硬件体验

36. 在价值5万元的苹果本上部署本地大模型+小龙虾是什么体验？

37. 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#

38. 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#

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48. 马斯克夸奖了千问大模型Qwen3.5-9B。马哥确实不吝啬对竞争对手的夸奖。主要千问这次更新确实有点东西，之前万亿参数的 Qwen3-max，在如今，被只有4000亿参数的 Qwen3.5-Plus 所超越。只用不到一半的参数，就能带来更强的性能，直接的影响就是大众在算力上的花费更低了。同等性能，Qwen3.5-Plus 每百万token现在最低只要8毛钱。

49. 过节前真热闹，京东也开源了个大模型JoyAI-LLM-Flashhuggingface.co/jdopensource/JoyAI-LLM-Flash总参数48B，激活3B，对标Qwen3-30B-A3B / GLM-4.7-Flash模型#HOW I AI#

50. 盘点一周AI大事(1月4日)｜Google包揽年度最佳模型 LMArena大模型盲选排行榜公布年度冠军 Google推出AI辅助学习系统Learn Your Way 阿里开源最强手机智能体MAI-UI DeepSeek发布新研究mHC IQuest发布最强开源编码模型IQuest-Coder-V1 字节发布动态概念大模型DLCM 腾讯发布最强开源翻译模型HY-MT1.5 阿里更新最强开源图像模型Qwen-Image-2512 Meta开源极速视频生成模型HiStream 研究员开源对象植入模型InsertAnywhere 研究员开源MV智能体AutoMV 腾讯开源3D动作生成模型Hunyuan Motion 1.0 研究员开源高保真3D模型UltraShape 研究员开源世界模型Yume 1.5 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #AIGC

51. 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

52. 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

53. 【阿里Qwen3.5-Plus/Qwen3.5-397B-A17B新模型上线】财联社2月16日电，阿里今天下午在chat.qwen.ai页面上线了Qwen3.5-Plus和Qwen3.5-397B-A17B两款新模型。Qwen3.5-Plus定位为Qwen3.5系列最新大语言模型，Qwen3.5-397B-A17B定位则是Qwen3.5开源系列旗舰大语言模型。两款模型均支持文本和多模态任务。

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