openclaw 用qwen的配置

龙虾加困三点五能擦出什么样的火花呢？我们知道困三点五在除夕夜正式发布了，它呢也是号称最强的开源模型，它的能力可以说拳打 g p t， 五点二 叫 t cloud， 四点五是可以和国际的这些顶级的大模型搬一搬手腕的。那好，那么这样一个国产的重量级的开源大模型，我们能不能在龙虾里面免费调用呢？ 答案是可以的，接下来一个视频，带着你从零到一的在龙虾里面去接入困三点五，完成免费的调用。好，那话不多说，咱们直接进入正片吧。那么接入的步骤呢？其实也不多啊，总共呢四步就搞定了。首先第一步啊，如果你本地没有欧拉玛的情况下， 你先下载一个欧拉玛，注意下载最新版的，如果你的欧拉玛很长时间没有更新的，那么也是一样先更新到最新版本啊，那么这个没啥好说的，你呢，就把它下载下来，一路下一步就可以安装了 啊，安装完了之后呢，接下来咱们要在我的欧拉玛上去安装你的问三点五的模型。好，那么安装的话怎么安装啊啊？复制这行命令，然后这时候呢，把命令输进去就行了， 这个就是开源的问三点五的模型了。好，然后这时候敲回车，咱们只需要等待欧拉玛去安装千问就行了，很快咱们就可以看到。哎，我的千问三点五就已经安装到本地了啊，这时候呢，我知道有同学就说了，说，磊哥啊， 我本地的电脑配置不是特别高，问三点五能不能部署啊？这个还真能，为什么呢啊？因为在欧拉玛里面的这个问三点五的这个模型，大家可以看到了，后面跟了一个谁呀？ cloud， 这个是欧拉玛新推出的一种 云端的模型啊，这些新模型呢？ ok， 大家可以看到它都是有 cloud 标识的，像 win 三点五呀，智普的五呀，还有像 mini max 的 二点五啊，都是 cloud 的， 那么这个 cloud 是 什么意思啊？ 啊？它指的是欧拉玛远程帮你已经部署好了满血版的这些模型了，你只要有欧拉玛的这个客户端，你就可以快速的去连接欧拉玛帮你部署好的这个开源模型了，所以这时候你不需要担心自己的电脑不好，因为这个满血版的大模型， 它的本质上是没有在你本地部署的，而是在欧拉玛的服务器上部署的，你有欧拉玛，你是可以直接去用的啊，所以它是这样的一个逻辑，因此呢，你电脑不好没有关系，是可以去用的。好， ok， 那 么很快咱们就部署好了啊，部署好了之后呢，接下来第三步啊，咱们就去登录我的欧拉玛账号。好，这时候复制这行命令， 来到命令窗口里面输入这行指令敲回车，然后敲回车之后呢，它会自动打开页面啊，这个是欧拉玛的登录页面，如果说他没有出现，大家看这个地址了没，复制这个地址，手动的粘贴到你的浏览器里面就行了。好，那这时候 ok， 去填写你的欧拉玛账号。那有人说，哎，那磊哥我没有欧拉玛账号怎么办？那没有邮箱的情况下呢，我们就去点击底下这个注册按钮啊，然后点击完成之后呢，然后接下来 在上面这个输入框里面去填写你的邮箱信息啊，那我就填写我的这个邮箱信息，点击继续。好，这时候呢，他让你去输入创建一个密码啊，那你就输入密码，然后点击继续， 然后点击下一步。好，点击完成之后呢，他要求登录到你的邮箱了，他把这个验证码收到你的邮箱了。好，输入完邮箱之后呢，他要求绑定一个手机号啊，那我们这时候呢，就去填写我们的手机号， 然后点击发送验证码。好，然后拿到手机上的验证码之后呢进行输入啊，输入完成之后呢，咱们就完成了登录了啊，大家看到没？我就登录了 啊，登录完了之后呢， ok， 去点击呃，底下的 connection， ok， 它就显示已经登录成功了，那么到这咱们的第三步就已经完成了啊，完成之后呢，接下来咱们就可以执行最后一步了， 使用这行命令来去启动你的 open class 啊，就可以完成 open class 接入欧拉玛里面的问三点五的模型了。好，那这时候呢，咱们最后一步啊，使用这行命令 来启动进行交互了。好，那这时候咱们来试着启动一下，回到命令窗口里面，把这行命令呢输入进去。好，稍回车。好，那么等待片刻之后呢，咱们可以看到啊，咱们的 open class 了，并且使用的模型呢，是欧拉玛的千问三点五的 cloud 模型啊，但是能不能用呢啊，那么接下来咱们可以打开命令窗口， 或者是打开咱们的飞书啊，来测一下。那我这呢就打开我的命令窗口啊，然后完了之后呢？好，接下来咱们就呃给他新开一个 new session 吧， 新开一个窗口啊，然后咱们来问一下他，我给你更换了新的大模型，告诉我你使用的大模型是啥，那咱们就给他一行这个命令啊，然后点击 send。 好， 那这时候咱们来看一下他给咱们返回的模型是啥，看到没？那他说的是我现在用的就是啥呀，问三点五的模型了，那这样的话，咱们就使用 openclo， 可以 免费的使用 欧拉玛里面的问三点五的模型了，好，这时候可能有人就问了，说，难道这么简单吗？我可以这样免费的去使用欧拉玛的云端模型吗？有没有限制啊？答案是有的啊，比如说欧拉玛的云端模型，人家也是有成本的吧， 所以说那么欧拉玛的调用云端模型的调用也是有额度限制的，然后这个额度限制在哪呢？给大家来看一下啊。这时候呢去点击账号右上角的这个账号啊，点击完了之后呢，在这大家看到没， 这块呢就是云端模型的使用限制啊，它是有一个百分比的，那么每周它会有一定的额度，然后每四个小时会有一定的额度，那么当你把这个额度用完之后呢，那么云端的模型就不能掉了， 所以我刚才问了两个问题，那么基本上就消耗了百分之一点二，所以这个免费的模型的话，每四个小时应该是能够调用一百次左右啊，根据你的这个上下文的这个计费是不一样的， 所以总体来看，这个免费的额度相比于其他的免费的额度来说啊，欧拉玛还是更实在一些。那么到这儿咱们就完成了在 opencloud 里面去接入问三点五的功能了。我是李哥，每天分享一个干货内容。

大家好，我是小木头。在新春佳节之际，首先呢祝大家在马年新年快乐，万事如意，身体健康，马到成功。在新春来临之际，通易千万也发布了他们最新款的大模型千万三点五， 本期视频，我们就来了解一下这款全新的大模型，并且尝试将其集成到 openclock， 从而打造自己最强的国产 ai 助手。 那现在就开始咱们马年的第一期视频分享吧。首先咱们对千万三点五还是来做一番简单的了解，这是通用千万系列最新一代模型千万三点五首发开放权重版本是三九五 b a 十七 b， 这个是整个三点五系列的起点。大家要注意的是，这是开放权重，不是完全开源，但是呢，你可以拿到模型权重自己部署。 这是一套原生多模台模型，他并不是传统的厚接插件式的多模台，而是从训练阶段就做了早期的文和图的融合，基于了原生多模台的架构， 这与过去的那种先训练文本模型在外挂视觉编码器的方式呢是不同的。在原生多胞胎的支持下，信息融合更深，上限呢更高，多语言覆盖从上一代的一百一十九种语言和方言提升到了二百零一种， 这对于非英语场景的开发者来讲是一个非常大的利号。云端版本的千万三点五 plus 默认是支持到了一百万的 token， 这个呢指的是上下文窗口，同时内置了官方工具和自定义的工具调用，官方给到了全面的测评，从分数来讲呢，显然这与过去我们在了解新模型时并没有什么意外，最新的模型在方方面面的测评上表现都非常非常的优秀。 我们来看一组数据，在三十二 k 上下文架，相比于千文塞 max， 它的解码吞吐提升了八点六倍， 二百五十六 k 下更加的夸张，达到了十九倍，相比于千万三二三五 b， 也有三点五到七点二倍的提升， 这把大模型可用性往前推升了一大步。从这张图标可以看到，这个对比效果呢，也是非常夸张的，在过去的对比中，似乎我们还没有看到这么大的飞跃。官方博克还给到了我们许多有趣的 demo， 展示了多模态理解加工具调用、加长链路执行的合体能力。这其中呢，包含了编码 agent、 视觉 agent、 空间理解、图像推理，每一个都并不是一个独立的 demo， 感兴趣的朋友呢可以来一个一个的观看了解一下，非常的有趣。 在官方博克这里也专门提到了在 open clone 中的基层，它能够很好地支撑像编码这类任务的执行， 再集成到 openclo， 并且部署到云端，看起来我们完全可以打造一款自己的国产 ai 助手，并且是最强大的哟。 现在呢，我们就尝试将千万三点五这款最新的大模型集成到 openclo。 openclo 是 近期非常热门的一款 ai 助手，在过去的视频分享中，我们也介绍了如何在本地如何在云端进行部署与配置，还没有做这部操作的朋友呢，可以回看过去的视频分享， 那现在呢，我们就来做集成千万三六模型，在许多的云端平台都提供了支持，同时呢，作为一款开放权重的模型，大家也可以实现本地化的部署，我们今天要介绍的呢，是以 open router 所提供的 api 为例，看看如何集成到 open clone。 我 现在分享的是在腾讯云端部署的小龙虾，大家可以在任何的部署中采用同样的方式来配置。 openroute 是 我常用的一款服务，目前呢也第一时间提供了千万三点五模型的支持，目前有两款，一个是三点五 plus， 一个是三点五三九七 b a 十七 b。 我 们以三点五 plus 为例，在云端 通过 openroute config 来进行模型的配置选择。 model 在 分类中已经有了 openroute， 我 们选择它就好。 因为我已经完成过了 openerer 的 配置，已经添加了 api key， 所以 在这里呢，直接就跳到了模型的选择。我们现在翻到 openerer 所提供的模型列表这里，大家或许会发现并没有前文三点有模型， 怎么办呢？没有关系，我这里呢其实已经配置过老的像 cam 三二三五 b 的 模型，我们可以继续这里的配置选择，继续退出当前的配置。 在目前我已经配置过 api key 的 情况下，大家看起来这波操作呢并没有做什么，那如果大家是初次配置呢，这样呢就完成了 open directory api key 的 配置。我们接下来要做的是使用当前这个命令 openclo model set 来设置 open directory 这一款千万三点五的模型， 设置的这个值，它的格式呢是服务商。以 openerer 为例，在这里呢就是 openerer 斜杠后面带上的就是模型的 id， id 来自于模型页面，我们在这里复制这个 id 就 好， 我正是通过这种方式粘贴过来的。这样呢，就完成了三点五模型的配置。配置完成后，或许大家可以尝试重启 dm， 接下来我们来到 channel， 比如以 telegram 为例，我们来看看配置的情况。在 telegram 中，可以使用 slashmodels 命令来选择我们想要使用的模型或列出当前的模型服务商。 当我选择了 openraw， 会列出其中已经配置的模型。这是我已经配置的几款模型，大家根据自己的情况可能会看到的有所不同。 那我如果点击千万三点五这款模型，理论上期望是将其设置为默认模型，但在这里大家会看到这么一个错误，说这个模型呢，还不被允许使用， 那么该怎么做呢？我们是来到 opencl 后台进行手工的配置调教，还是说通过对话的方式让 opencl 来帮助我们解决这个问题呢？ 在 ai 时代，在智能体时代，我们应该尝试避免手工再去做这些事情了，完全可以交给 open core 自己解决。因此在这里我们告诉他问题是什么呢？这个模型三点五不能够被使用，希望他帮助我添加到 open core， 他 会自动的帮我完成这个工作， 它会更新配置，重启网关，并告诉我重启后就可以使用了。那在这里呢，我们来看看。 当然了，在对话中，我还将其切换回了 gpt 三点五 codex， 并且期望 codex 帮我验证当前的配置是否一切正常了。它告诉我是的，一切正常，我们可以开始使用千万三点五了。 那么我们通过模型的配置这里呢再次确认过它的模型呢，已经设置为了铅汞三点五。那接下来呢，我打个招呼，看起来一些工作正常，我们现在可以回到 openclo， 作为开发者，我们还是希望更多的验证究竟是不是正常的工作了。咱们可以使用 openclox dash dash follow 这个命令来实时的监控日制， 再打个招呼吧，看看对话情况。在这里大家可以看看日制的情况，在一个子系统的执行中，它用到的模型呢是千万三点五 plus 零二一五 think 模式是关闭的对话呢，一切正常，我们在这里也能看到它的回复，这表示端到端已经通了。大家如果还不确定是不是使用了三点五的模型，那现在呢，可以来到 open router 后台查看实时的 api 调用情况，我们可以看到最新的调用呢，就是用的千文三点五。 好了，这就是我们如何在 opencl 集成千万三点五。在这次的发布中，我们得到了两个版本，一个是千万三点五 plus， 一个呢是三点五三九七 b a 十七 b。 感兴趣的朋友呢，可以来集成这两款模型，分别在 opencl 中跑一跑，看看它们在功能上究竟有什么差异，在日常的编码任务的执行上，是否能够很好地完成我们交给他的任务。 那么这款模型的能力究竟如何？是否能够成为我们日常工作学习中的主力模型呢？大家在使用后也欢迎在评论区给我们留言吧， 那今天的分享就到这里，感谢大家收看。那么在视频结束前，也再次祝大家新年快乐，万事如意。好吧，那我们就下次视频分享再见同学们，拜拜！

你如果用这个 open cloud， 肯定会消耗很多 token， 那 最好的方法就是用免费的模型，这里它就会支持 onigravity。 千问还有 open code， 咱们这里就教一下怎么设置这个 onigravity。 用它里边的免费模型装上了之后就 out bought config， 这里边就点选 logo， 这里边儿选 model， 这个再选里边儿的模型。因为 onigravity 是 谷歌的，所以这里边儿选谷歌，选 onigravity。 当然你可以选这个 google gemini c l l， 这个也是因为 gemini c l l 也是免费的，但是 onigravity 它有更多模型，包括 cloud code 的 模型，还有 gemini 的 模型，所以这个 咱们选 onigravity， 它会跳一个网页让认证，所以这里你就选你的谷歌账号儿就可以了。 三音这很快就认证成功了，就可以选模型了。这里它选的模型比较多，所以就会需要一直往下拉， 它在谷歌 on the gravity 里边往下走，走走走，这是 coco 的 get up， 对， 这里就是大家可以看到谷歌 on the gradient。 我 这里边是把谷歌 on the gradient 下边的模型全都选了之后选，直接按空格就可以选和反选， 选完之后按那个回车就可以选定了，这里话直接跟 t 钮，然后它结束之后就可以自动地使用 anti gravity 模型了。这样 clubbot open cloud 就 可以免费使用 anti gravity 里边的 cocoon 了，就不用自己买 cocoon。 当然你可能配置完之后想选自己的首选模型，因为 integrative 里边儿有很多模型，咱们可以在这里边儿配置。在这个尼加目录点 cloud bot， cloud bot， 点 jason， 我 这里边儿直接打开，咱们就往下走，这里边儿你可以看 a 阵词，下边儿这有一个 default， 这就是你默认用的模型，这里有个 primary， 就是 它首选的模型。就是啊， google on the gravity 里边儿这个 color whoops， 四点儿五 thinking， 这个比较慢，所以我想要把它改成 gemini flash 这个模型，咱们呢？ sun flash 对 这个模型会比较快，所以我想把它改成这个模型，当然你可以自己改，它就会首先尝试的模型是这个，如果不行，它会用 fallback。 这边的模型我现在已经改好了，之后我就可以保存重启一下 clubbot， 它就可以 clubbot play the gateway start， 我 又拼错，然后这就重启了，就可以开始用我新设置的这个 drama 三 flash 这个模型了。咱们看一下它具体的情况， 你就会看到你的模型已经开始用。呃，首选模型，这个有时候它算比较慢，但是总体来说它会遵循你的配置的。今天就到这来谢谢大家，希望可以帮到你们。

不知道大家最近有没有刷到 openclaw， 主播今天也是尝试过后才知道有多么好用，废话不多说，直接展示成品。 现在开始教学部分，打开终端管理员模式，检查一下 note 和 npm 版本，官网要求二十二以上， 我这里为了简化时间提前安装好了。 其实仔细看的话就是两行命令，命令放在评论区了，这两行命令执行完成后就会显示这样一个页面，这里跟着我的步骤选择即可，空格是确认选择一下我们要用的模型，我这里主要面向新手， 其实主播这里也没有提前准备，替这里看了一圈也没有合适的， 经过再三思考，最终选择 queen， 这里直接卡了，把主播吓住了， 于是在这个时间，主播赶紧去看其他的模型。主播这里看了下小米的模型，价格其实还行，新用户还给五元额度，于是主播带着小米账号前来尝试， key 还没创建完成，宽按便完成了。 主播这里以为自己有账号，谁知道没有， 正在考虑要不要换模型的时候，主播灵机异想，可以创建账号， 认证完成后直接回到我们的终端回车即可， 这部分跳过即可，后面这些直接选择 no， 我 们目前用不到这些。 显示出这个窗口就成功了，主播刚开始也是一脸懵逼，一个一个去尝试， 不知道怎么回事，突然就启动了，主播猜测是后台启动了，界面跳转成功，然后就可以和他聊天了。这里可以看下终端，这部分其实可以关闭了， 这部分是与 open class 对 话的信息就到这里了，有需要的私信主播远程教学。

二零二四六年二月十六日，阿里发布昆三卷府，三百九百七零亿参数，一千七十亿激活某 o e 架构开源，免费对标 g p t。 五点二 官方参数，总参数，三百九十币三百九十七零亿激活参数，十七 b 推力成本超低， 五海一十二个专家激活，十个加一个共享 m o e。 混合专家架构，效率拉满技术亮点， gated delta networks 加 m o e 高效推理上下文二十六万 tokens 可扩展到一百万 原生多模态图文一起理解，支持二派零一种语言，官方 benchmark， m m l u pro 80 七点二分，和 g p t f i。 二相当， c e v l 两度三分，中文顶级 if bench 谢莱伯六点五分，全场最高 kimi k 兔懂五也是对手。一万亿参数，春节中期发布 g p t。 五点册 claude four point five opus gemini 三 pro kimi k two point five one t a search 二 b 国产双雄 quan 三点五和 kimi k two 点五 quan 开元免费 kimi 币元，但免费额度大，怎么用？ quan 三点五 plus api one man 上下文， hugging face 下载本地部署 g g u f 版本，消费级显卡也能跑 apec 二点零协议可商用总结，宽三点 f。 二零二六春节国产最强开源大模型 三九七 b 参数，十七 b 激活 apec 二点零开源，转发给程序员朋友，关注我，下期教你本地部署。

有人说 openclaw 是 ai 出现以来与大家最相关的一次，它超出了传统以往的人机互动的模式，这才是 ai 带来的便捷性的技术。那么我们今天来配置一下 openclaw， 因为其实我可以预计到在未来的一年甚至五年的时间之内， 会有很多的 ai 的 账户会涌入到我这个云里面，甚至有些个别的云里面的账户，我应该会把它配置到本地的呃账户里面去，所以目前会先暂时的先小试牛刀，先测试一下它是怎么样的效果把。 本来用 ai 主要的目的呢，是想让他帮助我去处理一些日产事务性的工作，比如说早上要给我发一些汇报性的一些总结的文案，以及是呃昨天的销售的情况，然后去统计啊过去这一周 发生的事情大概是怎么样子，然后并且去合理的分配给我的每一位同事和包括我自己，也就去收集一些啊外网发生的一些信息，比如说关于这些电商，关于这个抗衰行业到底发生什么样的变化，然后第一时间同步给我，然后与其我这样子，我就可以去看现现现今的这些技术，然后成分， 然后可以迅速的跟得上这个时代的变化。现在是二十二点五十九分，我们来看一下我们大概多久能把它部署完毕。常见的配置 open core 呢？可以有一个本地的服务器，然后再加上 token， 或者是一个云端的服务器加上 token。 我 呢一般比较喜欢用腾讯云，所以我就直接买腾讯云了。国内目前的各种云其实把 open core 已经研究的非常透了， 我们打开了腾讯云之后，直接到它的服务器里面买一个最普通最常见的六十八块钱， 个人认证完以后就可以享受一年的费用六十八块。然后我们直接就买好，购买成功直接去长按服务器。好，现在看到这个服务器直接点进去就行了。然后呢，我们就可以根据腾讯云的 opencloud 配置模型跟通道一个一个来配置。 这里面说一下，因为我点进来之后，我选的模型是统一签问的，所以下面有个链接会让我去到阿里云，阿里云里面注册，并且去创建一个新的 key 就 可以。然后我创建新的 key 呢？其实是在这里，然后在描述里面我可以写上就说是 open 啊，然后就点击确定 一样的，飞书那边也有非常详细的这个啊， api 跟 secret 那 个调配的文件，然后直接把它复制过去就可以。比如在腾讯云上它就有个专门的 open cloud 啊，快速进入飞行飞书的指南，然后上面有非常详细的教程，我们再来快速的做一下。 好，现在我的资料都添加成功了，千万跟飞鼠都已经是配置成功了。 skill 我 现在暂时先不弄，目前是打了过去了八分钟的时间，然后一件比较好玩的事情，我在腾讯的教程里面看到了他同时用了用了两个 channels 和两个 models， 所以 我也来尝试一下，我是不是把混元也能加上去。 好，我现在把混元也加上去了，看他有没有成功。哎，果然他可以在同一千万跟混元里面可以加入多个， 那我可以自行把飞书给它加上去。企业微信，现在呢，我根据提示把抽签还有 encoding 的 这个 key 给它填进去，并且把 url 填进去。但是它提示我说域名的主体 未通过，需要配置主体与单件企业相同的或关联的域名。那我大概就明白了，就是说我的腾讯语音其实是个人的账户，然后我的企业微信是 啊，公司的账户，所以他两个其实是不同的主体，所以他暂时不能够通过。也就说如果我以后要用企业微信的话，那我应该用企业微信的域名去注册，这样应该能够打通。好了，现在大概二十几小半个小时时间，我已经把这个 open call 已经配置成功了。 中间还有个小插曲，就是中间这个企业微信的配置，如果没有的话，大概二十分钟就能搞定。现在在飞书上我已经跟他对话了，看一下 发了信息之后，他已经回复了， all right， that's good， hello， how can i assist you today。 现在配置完了之后，我第一件事情就是开始跟他去介绍一下我自己，就像一个博主讲过的，把它当做一个同事和员工来处理。 如果你刚开始认识了这个人，你是不是马上就跟他出去吃个午饭，互相再认识一下？所以我现在在做了。就这件事情，我现在要马上告诉他我的从事的行业以及我希望跟他是怎么合作，并且我跟他命名叫 claire。 且我告诉他的第一件事情是从明天开始让他去收集一些网络上面的信息，按照我的要求，每天早上九点钟发给我，我们期待明天早上九点钟是不是能够收得到他的信息。

安装教程开始哦！一步打开启动器，选择应用，即视点击要崩溃的安装按钮，根据设备网络环境选择合适的选项，然后耐心等待前置安装 哦。当看到这些内容时，那么开始配置阶段，使用键盘的左箭头键来选择 yes， 回车确认， 然后继续回车，快速开启选项。模型，这里使用微机流动演示第三方的 api 有 点麻烦，需要根据自己模型及工商的文档手动修改配置文件。 打开模型网站，登录后点击 api 密钥，新建一个 api 即可，然后复制 api 粘贴到安装窗口中回车确认， 请勿泄露自己的密钥，以免造成金钱损失。继续回车确认，这里是链接聊天软件，与机器人对话，就选择暂时跳过好了。继续回车确认，这里选中二三四选项后勾选，注意空格键是勾选，选完后回车确认， 继续回车，等到完成后，提示按任意键退出，然后去启动器，点击启动按钮， 启动进程后把它挂在后台即可，不使用时才可以关闭。现在新打开一个终端窗口，运行这条命令，可以在终端中进行聊天，或者去网页端的地址也可以聊天，根据自己的习惯使用。 然后开始测试模型是否可以正常回复。 配置到此结束，感谢各位的观看，下期再见！

大龙虾这波热度呢，让所有云厂商都卷了起来，基本上都出了自己的云端部署方案，今天我就用阿里云带你跑一遍，十分钟拎包入住云端版的贾维斯 open club。 说实话，本地装不是不行，但你得折腾环境配依赖，还得自己对接模型 a p p。 对 普通人来说呢，直接劝退 好。首先，我们打开阿里云的清凉应用服务器页面，在镜像这里呢，直接选择 multi boot， 他 已经把运行环境打包好了，你不用自己装任何东西。 配置的话，镜像要求最低是两盒两 gb。 地域呢，随便选，国内国外都行，国内因为有网络 bgp 优化会贵的，这里我选择国际型。确认好我们的地域， 这里我选择新加坡，因为我不是新用户啊，新户价格首次还会更便宜，最低九块九，一个月六十八块钱呢，就能直接包一年， 或者像我这样直接想尝尝鲜啊，先购买一个月，确认这些都没问题之后，点击立即付款。付款后呢，等服务器启动，服务器起来之后，进控制台，你就可以看到我们买的服务器了。点击进入我们的服务器详情页，你可以看到这里面一共需要三步，我们挨个执行就可以。第一步啊，放通端口，页面上有个一键放通，点一下就可以。 这要是你自己部署啊，这一步我估计会卡住很多人。第二步，配置我们的 api key， 还有生成 token， 这里需要跳转到阿里云百联平台，在密钥管理里创建一个 openclaw 专用的 key， 复制过来粘贴执行。 第三步，获取专属链接，点执行命令，它就会给你分配一个专属的链接，记住这个链接啊，后面点进去就能直接进入 opencloud 控制台了。到这一步啊，整个部署呢，就算完成了。看到了吗？就这么简单，一共三步，除了等服务器创建的那几分钟啊，实际动手操作呢，用不了五分钟， 完全不用碰触任何的命令。行，你就可以拥有一个自己专属的大龙虾，而且只花了一顿饭钱，这比你去买 mac mini 简直省太多了，也不用担心关机断电这些问题。那怎么验证跑起来了？你可以直接在控制台里跟他对话， 也可以像我这样呢，接入钉钉，做一个钉钉的机器人，直接在手机上艾特他，因为模型默认是帮你接入了千问三 max 的 最新版本，推理更强，都是对话呢，你的 ai 助理呢，依然会在后台帮你联网查找资料， 整理信息。那怎么能玩一些更复杂的自动化任务呢？网上其实已经有不少博主做了详细的教程，阿里云官方呢，也写了教程文档，想要的呢，我可以发给你，感兴趣的可以自己去研究。 成本上还要说一下，模型调用呢，是单独计费的，轻度玩玩呢，基本是可以忽略的。但如果你想做一些复杂的任务呢，还是建议去百炼平台购买这种扣丁 plan， 也就是固定月费可用的 token 额度呢，会更多，也更划算。所以以后这种拎包入住的云端化，才是未来 ai 普及的正确姿势，你们觉得呢？快去试试吧！

今年大年初一给大家做个小视频，拜个年，在我录上一期视频的时候，正好那个公众号弹窗出了一条消息，就是千万，又号称出了一个王炸，就是他发布了千万三点五 plus， 还把它开圆了。 我今天做这个评测的这个目的呢，其实非常明确，主要就是看看他能不能成为我用这个 open 大 龙虾这个主战默认模型，因为我的前面的模型是这个 呃，四点七，但是它太贵了，然后我现在其实换了几个雪蚕版这个小模型在跑，然后呢，据说是性能上已经是这个非常牛，比如说在 呃这个知识堆里评测已经超越了这个 gpt 五点二，这我是这个也是我常用的一个模型，在这个博士级难题里面呢，超越了 clod 四点五，这个也是我非常喜欢的一个模型。 但是呢，具体你是这个学复古车还是小镇做题家，其实咱们是不知道的，但是有一点他是非常吸引我的，就是他这个价格 啊，然后后面对比这个价格是这个差不多，詹米莱这个价格也是我比较常用的一个这个模型。现在模型价格体系玩这个 webcoding 还可以，但是老实讲，玩大龙虾的我是有点扛不住了，就是 基本上那个玩个半个小时，一个小时这个十几二十块钱就出去了。但是除了它价格好呢，还有一个它必须是能用的，因为大龙虾本身它是对模型是有要求的，你太低级别的这个模型其实是玩不动它的，所以我是对它那里面写的一些这种特色的这个新能力是非常感兴趣的 啊，咱们一个个看啊，那个第一个就是它这个采用了混合注意力机制，加上 m o e 结构， 简单讲它是更精细化了。大模型，这个在以前呢，主要还是靠大力出奇迹，其实对整个显存啊，纯 gpu 的 消耗都是非常大的，然后它这里面写了显存占用， 呃，降低了百分之六十，其实对我非常有吸引力的。然后我又测试了一下它这个基本上你内存一百二十八 g 就 可以跑了，然后我现在新买这台 这个 mini 呢，是六十四 g， 现在跑智浦的四点七呢，只能跑 flash 版本，虽然它这模型我是跑不了，但是后期它如果是出这种小版本之后呢，我其实是有机会把版本 再升一个级，就这样的话基本上可以接近就是可用的程度，并且他说这个相当是反超这个前三 max 的。 而且第二个也非常好，就是原生多模态，就是他在训练的时候就已经是多模态了，本身这个模型他就可以识别这个文档啊，图表啊，大家知道现在很多的模型他训练的时候还是用文本，然后只是说在最终产出的时候，他是加了一种识别的 模块，本身能支持多模态，但是在资源消耗上，他既要那个两个模型之间通信，然后又是分开的，实际上没有降低这种资源的消耗，像我这种算力资源极其紧缺的人呢 啊，其实这个未来它也会让我能够就是用现有资源往上跨一步的一个点，我如果用它的，我不需要再加一份模型的这个资源，然后去那个识别图像、 ui 这些东西 啊，然后另外一个就是它这个啊，在这个编程和代理任务上都是做的非常好啊。当然它这里面还标注了一个特色的能力，就是对小语种的一个支持 啊，这个我觉得特别强，但是我暂时用不上啊。我在评测模型之前呢，我还是做一个主观的标准，因为不管他的这个评分怎么样，最终我们还是要用，还是要看他是否是真正满足我们自己的一个需求，我把我常用的一些工。

我在评测模型之前，我还是做一个主观的标准，因为不管他的这个评分怎么样，最终我们还是要用，还是要看他是否是真正满足我们自己的一个需求。 我把我常用的一些工具列在这了，大概是把模型分了五个档，五个档最下面那个我没列，我本来想的是这个起码来说也是现在的模型能到这种二型，也就是说基本上可用的程度。我是怎么定义他呢？基本上我跟他单轮对话，他会回答的问题是基本是比较准的， 如果再好一点，它可以是进行一些这种上下论文的这种交互。在这个地方你会发现我把这个 perplexity 是 放在其他的搜索引擎上面了，因为老实讲，它现在基本上已经变成了我聊天框的平替了， 它除了能够搜索信息之外，其实它对上下文的掌握对跟这个大龙虾现在都甚至有点像了。我有一次是让它给我去做这种排查这种 bug， 他给了我一个命令行，甚至直接把自己的内网 ip 都写进去了，因为我在前一天绘画的时候，把我的内网的 ip 地址提过给他。另外这个智普的这个四点七 flash， 这个我是在我这个服务器上本地部署的， 他其实在单兵作战的时候也是非常强的，我直接跟他在命令行对话的时候，他的这个表现跟这个四点七其实差别不是很大的， 基本上是可以做到既给你回答问题，同时给你建议，他的建议也是比较靠谱的，同时他也会比较周全的考虑问题，这个基本上符合官方对他的一个评价，达到四点七的百分之九十以上的一个这么一个能力。 但是这个用 openclaw 就 会有问题， openclaw 呢？它是多进程调用，我稍微问一点复杂的问题，它基本就是内存溢出了，实际上它占显存值有二十几个 g， 其实加上 kv 我 那台 mini 还是可以承受的。 但是问题应该就是出在 opencloud 上，它是这个多进程调取，它有可能在这个后台给我启动了几个紫禁城，那我这个本地肯定就撑不住了，我现在还在做它这个优化它的工作，当然我优化它我也需要比较好的模型在配合。 本来二月十二号那天我想去抢四点七的编程套餐的，它那天涨价了，所以我就没抢。同时我也问他客服了，他们其实对 opencloud 支持还没有那么好，因为它是一定时间有访问次数限制， opencloud 的 call 是 非常频繁的，很容易撑不住。 我就不用说了，这个是 club 家的，这个绝对都是王者。我在我这 cos 的 阅读套餐没到期的时候，最后爽了一把。基本上这么形容，我跟别的那个模型一起工作，我能学到很多东西，跟他工作基本你什么都学不到， 就他全给你做了。这里面还有一个小插曲，说我没想到就是一星还有选手，但是他是真的存在，笑死我了。这个我也不知道说什么好，我就给你们直接看结果。 最早我是在某度的里面去翻他的官网，因为毕竟搜确切的信息，用搜索引擎是一种习惯。 其实我已经翻到了第三页，还在给我发新闻，我实在没有办法了，其实我用 ai 用惯了，其实已经不太习惯用别的搜索引擎，但是我还是用了，并且是测试了一下，这个是谷歌的效果， 这个是必应的效果。行，这就算个小插曲。其实我刚才在搜索的时候是有些小心机的，我搜的是千万三点五 plus 的 官网， 我再换一个提示词。这个跟昨天也不一样了，昨天阿里是投了广告的，其实上面有个大的广告栏，但是他基本上是在很前面也都有了，我就开始配置了。这个测试题也非常简单，我让他帮我写段小程序。

openclaw windows 系统详细安装部署教程来了！ openclaw， 一个能让 ai 大 模型像人一样操作你电脑的智能助手，今天就带你花两分钟在 windows 系统本地部署小龙虾。操作步骤很简单， 首先前往官网安装 node js， 这里我们直接下载稳定版本即可。下载完成后，打开文件夹，点击进行安装，安装的选项全部默认。 安装完成后，使用管理员模式运行终端，使用指令查询 node 点 js 的 版本号。 接下来开始安装相关指令，可前往评论区领取，可以看到安装已完成。接下来进行具体配置，输入指令后，这里默认为不同意，我们改成同意 yes， 这里选快速安装 quickstart。 由于我之前配置过一遍，所以这里选择更新 模型。以 glm 为例， apikey 可以 前往官网获取接入的聊天软件，我们先跳过安装 skills， 选 yes， 选择 npm 安装软件包预设 skills 我 们也跳过，这里是第三方应用的 apikey， 相关设置都选 no， 给出的三个 hooks 最好都勾选上。由于之前配置过官网服务，这里我选择重装 reinstall， 等待它安装完成。 抽象 bot， 选择 open the web ui 配置完成后，我们就进入 open cloud 界面进行简单的尝试。比如我们让它在 c 盘创建一个文件模型，回复我们文件已创建，那我们进入 c 盘检验下， 可以看到确实已经创建，说明我们本次的安装部署成功了。关注我，解锁更多开源软件操作小技巧！

今天是 opencode 的 第十二堂课，本地的模型配置嫌太复杂， api 调用的模型嫌太贵，今天我给大家分享免费调用的多款顶级的模型，这个就是英伟达这个官网提供的这样一个 免费的服务啊，大家可以去薅羊毛。首先要进入这个恩伟达的官网，就 build 点恩伟达点 com 点这个首页的模型， 你可以看到这里面有很多个顶级的模型，比如说精华指望的 g l m 五，还有这个 mini max， 大家第一步先要去进行这个登录啊，这个登录其实也就是正常的注册啊，没啥可掩饰的，注册完了以后，大家右上角有个 api key， 点了以后，你要生成一个 apikey 啊，比如说这个根股啊，就是随随便选一个，他就生成了一个这个 apikey， 然后你把它复制出来，复制出来我，我这里已经有了一个啊，这有，有了这个，呃，然后呢？再把它回回到前面的这个模型， 选一个你想要的模型啊，这里推荐是用迷你麦克斯，你也可以用千问的，然后点击它，点击这个模型， 点击这个模型以后，呃，你要去配置文件进行修改啊，这个就是，呃，这个我也是扣的啊，你需要打开这样一个，在你的加目录里面有一个这个这样一个文件啊，就是叫这个 open 点 open 扣的一个一个目录给大家看一下， 比如说我 cd 加目录点 open core， 哎，它这里面有一个叫 open core 点 jason 的 一个，你把它打开，把这一段把它粘过去那个 base url 和这个 api key， api key 就 刚刚你你你那个 这里的刚刚右上角这个啊，现在很卡，现在很卡，然后它好处是第一个它不需要魔法上网，第二个的话这里暂时是无限免费的，这个就是它的贝斯 u l， 可以 看一下，把它敲出来。贝斯 u l 第二个就是 api key a p i k 就是 这个 mini max， 这个然后弄好了以后，其实你可以重启路由了，重启路由了以后你可以试试看啊，可以试试看，我刚刚已经重启路由了，重启路由了以后，呃，我刚刚让它切换了这样一个 mini max 啊，这没问题的，大家，那大家配置这个， 呃， config 的 这个文件的时候，大家一定要在这个地方，也就是在 a 键词里面要把它加进去，就是这个地方 mod 是 一定要加入这个白名单，如果不加的话，这行它默认的是没有的，默认的是没有的，你如果不加的话，它就一定切换不过来，那不要以为在这个地方配置好了就是， 呃，就高枕无忧了。嗯，所以说这个地方是一个坑啊，这个地方是一个坑。嗯，然后切换了以后，你就可以用那个英伟达的这样一个 mini max 进行无限制用了它，它，我感觉它还是很卡， 可能是因为免费的东西也就这样了吧。对，然后大家切换到 mini max 以后就可以去尝试使用啊，这块是不需要钱的，因为因为打战时这个所有的模型都是免费的，那大家可以把它切切过去玩一玩啊，这么多模型啊，这个，这个也是不错的，还有这个叶子暗面二点五也非常好啊，所以说大家还是尽可能去薅他的羊毛。

二十分钟搭建性价比最高的 open clock 组合，厉害！哈喽大家好，我是姚路星。 最近 open clock 可太火了，但各种配置教程都太复杂了，今天给大家来一个最简版，上手指难教你用火山云服务器加上 k m k 二点五大模型，加上飞速机器人，二十分钟快速搭建一个属于自己的 ai 智能助手 open clock。 为什么选择火山云加上 k m k 二点五加上飞书呢？火山云是自觉云服务信任优惠力度大且配置简单，两盒两 g 云服务器，每个月九块九够用了，一年也才不过四十八块。 无需自主安装 opencloud 云服务，直接就安装好了 opencloud， 你 只需要配置渠道和模型即可。预制二面出品的 kimi k 二点五专门针对代码和技术场景优化，不仅代码理解和生成能力强，而且便宜，性价比非常高，速度也很快。 飞书办公场景完美集成，创建机器人简单，全线清晰，而且火山云和飞书都是字节系的，配合更顺，套餐直接打通。 接下来我来讲一下如何搭建。步骤一，购买火山云服务器一点一注册账号，如果已有账号可以跳过这步，地址如下，一点二，购买云服务器 ecs open cloud 套餐直达地址如下， 地域的话可以选择离自己近的，如果想买海外的云服务，也可以选择雅加达，如果预优惠价受庆，可以尝试切换其他地域。规格的话，两盒两 g 就 够用，两盒四 g 也可以，会更加流畅一些。 接下来设置好 root 密码，这个自己要记住，后面要用。接下来就是购买支付，如果账户里没钱的话，要充值一下，等待触视话即可。 步骤二，配置 kimi k 二点五和飞书二点一，获取 kimi api 蜜柚，打开 kimi code 注册登录账号买包月套餐，四块九毛九就可以试用七天。地址如下， 进入 api 蜜柚界面，点击创建新蜜柚，复制 api key， 注意 api key 只显示一次，复制保存到安全的地方后面也要用。 二点二，创建飞速机器人打开飞速开放平台，点击创建企业自建应用，填写应用名称和描述地址如下， 添加应用能力找到机器人添加有些权限依赖机器人能力。进入凭证和基础信息页面，复制凭证 app id 和 app secret。 二点三，配置 open cloud 因为云服务套餐已经安装并启动好 open cloud 的 服务，我们只需要将 kimi 和飞速的配置接入即可。我们先远程连接云服务，这个时候就用上了上面的一个 root 密码，地址如下， 可以更换区域，找到自己的一个服务器地址，运行以下命令进入配置界面。接着我们先配置一下 kimi coding 模型，选择 moonshot ai， 选 kimi code api key 套餐配置的是这个， 将刚才的 key 贴进去即可。配置完成 kimi 后呢，我们继续执行配置飞书，选择 channels 找到飞书，找到飞书，配置好 app id 和 app secret， 然后按照流程完成配置即可。二点四，配置飞书权限接着我们在应用后台进入权限管理界面，搜索并开通以下权限。 二点五，配置事件订阅这里非常重要，这里为什么先配置 open cloud 再配置事件呢？因为如果不先配置 open cloud 的 话，无法配置飞速机器人长连接事件，进入事件和回调页面。事件和回调配置方式选择使用长连接接收事件， 添加事件，订阅搜索并开通以下事件，如果漏掉这一步，机器人能发消息，但接收不到消息。 步骤三，可以开始使用了。方式一，飞叔私聊也更推荐这种方式。方式二，飞叔群聊艾特机器人发消息。 总结一下，先分析一下实际成本，大概也就一杯奶茶钱不需要你是技术大牛，不需要你花大价钱，只需要二十分钟加二十元试错成本加一颗愿意尝试的心， 快去试试搭建你的专属助理吧！感谢大家！三连谢谢大家，记得关注再走！

今天我们来测试下 open 可乐的能力到底怎么样，我们就用最基础的版本，不安装任何技能，看一下能不能按照我们的意思执行，能不能解决一些文件处理的要求，以及需要多长时间。然后这次选用的模型是轻微三 coder， 是 一个四百八十 b 的 云端模型，这也是比较推荐的模型排名第一的。然后 准备了五个任务让他完成，这前几个全部都是一些文档分类之类的工作。然后第五个是把视频压缩，上面的事情做好了，通知我就这些看他能不能完成，大概需要多久才能完成，然后看一下他完成之前的样子。第一个应该很简单，我们就不看了，先看第二个 文档，桌面上目前是没有这个文档的。第三个是下载文件夹里面目前就这些文件，然后都是分散的。然后第四个是外置硬盘的分类，目前视频都是这样散开的，大概有二百多个 g， 然后桌面上的视频文件在这里，然后目前是这些散着的，看它能不能够完成。好了。目前我让 opencloud 的 帮我把模型换成了千万三扣的四百八十 b 的 这个原单模型，让它已经换好了，我直接把问题粘到这个里面，然后现在的时间是九点零四分，直接粘贴，粘贴的时候看一下这些其实是还是 再顺便再看一眼，还是没有动过的好，下载里面也是没有动过的啊，这个视频文件里面也是正常的。好，我们现在等，然后我不做任何操作，看他呈现的结果到底是什么样的。现在是九点零四分， 刚才我出去了一趟啊，现在回来了。然后这是 我先看一下。首先我是九点零四发的，然后九点零九的时候他， 呃完成了这个任务，我们来检查一下，看有没有这个。第一个就不检查了，第一个很简单，然后第二个是 实际上我们的。呃，不是这样的，我们提供我们要的是 t x t 和 pdf， 但是他说由于技术限制暂时无法生成 pdf， 提供了 h t m l 版本，然后确实是，然后这个无伤大雅，这个我觉得也还可以，这还加了个 pdf 的 t x t 这些 ok， 可以， 但是他没有完成。我的那个去掉这些占位符的这些要求，但还行。然后第二个， 这是第二个。第三个对下载文件夹的所有文件进行分类整理，打开，我们打开看一下，这是下载，然后这是整理后的内容，我们点开看一下，我去，还挺多。首先配置文件，这里没有空的，其他视频空的， 其他图片空的，其他文档空的，这些上面全是空的，其他应用都是空的。这有个视频，他把 mv 视频和 mp 四视频都分类了， mv 是 空的， mp 四也是空的，很很神奇。图片 好，不用看了，这估计都是空的。他应该只是新建了文档，但是没有理解，我的意思就是他没有把真正的文件放到里面去。好，这个不用看了。 好，他写了个脚本，就是他刚写的脚本，然后是第三个，第三个完成的，我觉得不行。第四个整理外置硬盘中的照片和视频，这个看一下。 好，现在目前外面只有这些这些脚本，还有一些这些不是标准类型的文件还在外面。好，我们点开看一下，其他媒体没有什么文件，我靠， 统一文件夹，我靠啊，这，这是，这是对的，这是对，但其他的不对，他把我的文件全部删掉了， 我靠，他把我的文件全部删掉了，这个不是这个，这个不是那个， 这个绝对不是脚本，这个，这个日常的，所以很多人对他的能力还不太清楚，今天就带大家看一下是不是到底像网上吹的那样，是不是这样的。好，目前这个文件夹上上载的，我们来撤回一下， 停止，我的视频也不见了。看一下，确实不见了，只有这些了， 本来应该是有 iphone 的 那些，还有包括索尼相机拍的照片都不见了，但没关系，我已经备份了。好好， 目前只有这一个了，只有这个 dgr 的 这个，而且不是无人机的视频，是运动相机的视频。好，这是先看下这第五个，第五个是压缩视频文件，我们打开这个视频 没有做到，他没有做到。这个就是我使用 opencloud 推荐的模型，而且是一个四百八十 b 的 原单模型所实施出来效果不知道你怎么看？可以在评论区留言，所以我觉得也不用过分的焦虑，因为目前的 ai 它确实做不到很多网上传的这种非常神奇的能力。今天小马给大家整理一下，如果你觉得对你有用的话， 可以点赞双击加关注，接下来我会分享更多欧根克拉的内容。刚才我又看了一下，不对劲，因为他有这个两个命令，这个也是他新建的，这是九点十分，这个是九点零八分，所以这个也是他的，我们看下这个怎么样啊？这是英文安装包，这是 d m g 的 安装包，然后这是 镜像，还有 windows 的 安装包，然后这个是一些压缩包。对，没错，他把后缀的这些都都忘了，然后音频， 哇，这个还不错。说实话这个还不错。这些这些都不看了，应该都是按照按照分类了，然后看一下抽检一个， 这些是 mov。 没错，这是 mp 四好，其他文件好一些。文件好，但是确实是。再看一遍影像，它确实是把我的这个 影像给清空了，我没有剪过一刀，它是一直在录屏的，所以我觉得，呃，这个能力确实会有一些问题。

大家好啊，前几天被 openclaw 刷屏了吧？我也说了，那只是个小儿科而已。相信我，马上就会有更高级的场景出现。你试着想一想，如果一声令下，就像捅了马蜂窝一样，有无数蜜蜂冲出来给你干活，那场面会是什么样？ 而今天凌晨刚刚发布的 queen 三 cold nex， 我 从凌晨就开始进行部署测试了。我判断啊，它将是解锁这个蜂群系统的一块非常重要的拼图。 我十分确定，今年正在开始的一条 ai 主线就是复杂编排和主控加蜂群的 a 阵的架构。 我引用一下杨执林在前几天一场 ama 中说过的一段话，它的意思是，高质量数据的增长速度已经赶不上算力增长了，传统的 scaling 带来的提升会越来越小。 那怎么办呢？我们可以用 agent swarm， 也就是蜂群的方式来扩大增加并行的子 agent 的 数量。用人话说， 我们不应该总是想着用一个大神模型就把事全干了，大神可以干指挥，做好规划，然后调用一个蜂群来解决更复杂的任务。但问题是，蜂群架构需要什么样的小蜜蜂呢？ 我的观点是，第一，要成本低，要能高速并发在本地跑。第二，主控的任务要能在一个上下文中独立完成。 第三，它还得有足够强的 a 阵能力，能独立完成任务。如果有一种模型恰好满足这三个条件呢？那就是今天的主角 queen 三 coder next。 先看第一个条件，去年九月，我测试了这个模型的上一个版本，它激活参数只有三 b， 生成速度超快，而且九十六 g 显存就可以支持它同时运行多个并法， 尤其是许多消费级的硬件都能跑起来。再看第二个条件，长上下文的性能，这就是他的专长了。如果你用过本地模型，一定经历过这种情况，刚开始每秒能输出一百五十个头肯，到最后慢慢的变成每秒只有十个头肯，超级卡。这不是你显卡的问题， 这是大多数模型处理长文本时候的通病。上下文越长，计算量呈指数级增长。 但 nex 系列不是这样，它是一种限性注意力架构，随着上下文递增，它的速度衰减会趋于平缓。 去年九月我实测了对比 nex 八十 b 和 queen 三三十 b 短上下文的时候，三十 b 的 确很快，但超过了五十 k 以后，八十 b 的 确是反超。到了二百五十六 k 上下文的时候，八十 b 的 速度居然是三十 b 的 二点四倍， 这意味着什么？蜂群架构中，每个小蜜蜂都要长时间工作处理大量上下文。 codernext 的 长上下文性能刚好是契合这个场景的， 但这还不够。再看第三个条件， agent 的 能力。在技术报告中有个关键点，它是专门为 agent 而生的， 我们不要看名字叫 code， 它就是给程序员用的。这种 agent 呢，其实更加擅长用代码来解决通用问题，它的大量后训练也是围绕着这个目标的。我在实际中体验感觉非常明显，它在 cloud code 的 环境中的表现已经完全不是过去那个版本了。 报告里也提到了一些离谱的 benchmark， 超过这个超过那个，我当然不会全信了，当然要自己测。原本下期的视频是要分享如何做一个新技能，叫 c， 也是我的一个刚需场景。我经常跑长时间的任务时， 自己就跑去客厅打游戏了。这个 c 的 技能的作用是在任务完成后，利用 airplay 通过宏帕的 mini 来通知我。老实说，昨天我用 k 二点五一个 prompt 就 实现了，我还是挺惊讶的，但是今天 code next 一个八十 b 的 小模型居然也做到了。从结果来看，虽然在途中遇到了一些错误，但最终还是从错误中恢复完成了任务。帮我调查了指定的仓库，完成了代码，还成功了运行，我们来看看成果吧。好了，他又把这个东北话支持了 我们，他现在已经都做好了，我们来测试一下。先帝创业未半，中道崩除，今天下三分一周疲弊。可以啊，似曾非已，存亡之秋也。要知道，在去年九月的那个版本，用 cloud code 跑简单的任务还有点勉强， 但是现在只用一条 prompt。 同一个上下文内，它会灵活地使用 cloud code 的 各种工具分解任务，从错误中恢复，并且始终记得任务目标。这些在 a 阵的时代都事关重要。 coder nex 的 表现非常不错， 而且千万不要忘了它是二百五十六 k 的 上下文。这个是非常实用的，我还尝试在它做任务的途中同时开启了另外的两个任务，速度完全没有受到影响。 如果一个 a 阵子有概率完成任务，我们就可以用多个赋本来提高任务的成功率，这也是用算力换结果的 scale out 的 方法论。所以说，我们要的小蜜蜂应该是什么样能在消费级设备上跑长上下文，性能衰减慢， 有较强的 a 阵子能力，窗口大，能独立完成子任务。这就是实现蜂群的我想要的那块拼图。当然了，很多程序员会杠，会说它编程能力差， 你有没有搞错，八十倍的模型拿它去编程，这种模型如果放在企业内部是绝佳的，它能做自动化，能做提效工具， 能做 agent skill 的 调用器，是企业内部的一个非常不错的选择。那最近我正在把我的 agent 框架做更新，让它支持 kimi k 二点五来做编排，让自己 agent 在 不同的容器里高并发了执行。大家等我后续的更新吧。以上就是本期全部的内容了，谢谢大家。

大家好，我是根古，今天是 open core 的 第五堂课啊，这堂课分享一下本地的模型配置教程。那前几次课，呃，我们分享了一下这个 open core 的 两个大坑呃，然后一个环境搭建的一个视频啊，最后还给大家演示了一下如何控制浏览器的一个配置。 呃，这堂课给大家分享一下，如果你你的电脑配置本身是比较强大的，那你就没有必要去用那个消耗那个外部的那个一个收费的托管把本地部署这个模型啊，这篇是欧拉玛篇 啊，欧莱玛是一个管理本地的一个大模型的这样一个程序啊，这是一个程序，其实大家还可能用过其他的，就是微软那个 lm studio。 lm studio 其实也是可以的啊，因为欧莱玛这个和那个 open color 它的兼容性配置会比较好。我给大家演示一下我配置的效果啊，我这里输入一下，你是谁啊？你是用的哪个模型啊？ 他用的是这个 gbtos 二十 b 的 这样一个模型啊，也就是我这里配置的欧拉玛的这样一个。这个这个啊，呃，首先我给大家介绍一下怎么样可配置啊，前提是你已经装好了 open clone， 如果大家不不知道如何去配置 open clone 的 话，可以看我前面的前两次的视频。那首先你要打开这个欧拉玛点 com 点那么空的话，你先当漏了这个，这里会有三个版本，那你你如果是 windows 和 os， 苹果 os 都可以选择啊，建议大家是用 windows 或者是用 mac os 都可以的。然后你把它下下来了以后 直接就装好了，装好了它会进入一个这样的页面，这个页面本身没有啥，就是他进来的时候这里是没有模型的，你需要选一下。这个就是我，我本地已经下载了两个模型，一个是千万三的八 b， 一个是这个 gbt 的 o s 的 二十 b， 如果你要下其他的，直接点下载这个，呃，参数越大的就是一百二十 b， 我 估计我的电脑也跑不了。建议大家一般选八 b 的 或者二十 b 的 就好了。嗯，然后你你点击下载它就会，它就会进入漫长的下载啊，这一段，呃，可能需要魔法上网。 你好啊，这样就已经通了是吧？这已经通了，通了以后，实际上，实际上他是把那个模型下到你本地啊，通过欧拉玛进行管理，实际上他就是一个面向开发者的一个管理啊。这里你看把它翻到下面呢，就是再回回，回过头来翻到下面呢，你看这里有一个，呃，超过四千四万个应用都能够对接，你看这个就有一个 open code 啊， 你看一把 open cologne， 已经对对接了，你打开这个，哎，他告诉了你前两个是你没装 open cologne 的， 这两两步已经是，呃，前两堂课已经装了，是吧？然后，然后假设你已经跑通了，但是呢，我用的是可能是紧密来模型，那我应该怎么配置呢？ 其实也不难了，第一步，第一步不是要去启动这个，第一步是要你在这里去进行配置他，他这个欧拉玛 launch open color 就 相当于是 open color， 呃， start gateway 啊，启动网关。所以说如果你本身已经运行了 open color 了，用那个线上的，你应该把它这个关掉。这里我有一些这个教程啊，就是 把它先杀死掉啊，就是他抽风的时候把它杀死掉。这个 kill 这个所有的进程也可以啊，就是把它全杀了，我就给他演示一下， 打开一个新的命令行窗口，你把它 open call 杀掉，杀掉的话，他他其实，哎，他就访问不了了。看到了，访问不了了以后你就去呃，就是运运，运行这一行啊， 运行这一行，当然你现在还没有配置，所以说是不行的。第一步就是你应该先下载模型，下载模型以后，这里通了以后，说明本地的模型和欧拉玛已经呃他，他已经管理好了这个模型，管理好了模型就应该去呃去，这样做，这样做， 就这样子，你先把这个 open 呃欧拉玛这样一个服务骑起来，骑起来了以后，呃，就可以，幺二七点零点零幺二八，就这里就可以。呃， 在这网页这个窗口进行配置啊，就可以不用命令行，如果你对命令行很熟的话，其实可以用。呃，可以，可以用，我前堂课跟你分享的那个，就是 openclo 这样一个 on board 的 这个 excel， 这个是可以配置的，但是最好能够。哎，这个地方它有个配置选项，一个 config， 这个咖啡啊，咖啡里面你选到一个模型，这个 model 式， model 式， model 式里面有个 prologue 字， prologue 字的时候，这里面，哎，这里面你，你开始是空的，你这里随便取个名字都无所谓啊。这个这个欧莱玛你随便取的都可以。这里的话它是兼容 open ai 的 一个 compilers， 一定要选这个， 这个 ai key 你 不要去呃，随便选都可以啊，为什么呢？因为你这个欧莱玛这里是没有这个教验的，那就是这个欧莱玛这个 set 里面 来打开这个地方，就是欧拉玛一个三体里面，你可以，你是把它关掉了，就是这个，这个选项一一个是 pos， 欧拉玛 to like work， 需要把它打开啊，需要把它打开， 这个地方是不需要学 api key 交易的，因为你是本地模型了，你随便输都可以的啊。所以说这个地方把它打开，这个地方最关键的地方来了，呃，这个幺二七点一点一四三就可以随便选了， 其他地方可以随便选这个地方，呃，这个点 a p s 也也也需要这样，对，然后 max 头肯，其他的都我觉得无所谓，这个地方空着也行，你你把它设置一个很大的字也行。 呃，还有一个最最关键的，就这个 id， mod id， 这个 mod id 就是 一定是要在这里，我，我知道了，这个地方看，就是如果你找不到这个配置文件，应该从这里看，他有个 com figure 文件，也就是这个地方，这个地方，呃，这个 它有一个这个欧拉玛的配置选项，这个，呃，去配置这个登录像，它有个这个就是你，你下了，比如说我下了两个模型，然后你应该管理模型的时候，你应该哎这个啊， 然后把这个复制一下，欧拉玛 launch 是 吧？欧拉玛 launch， 这个，这个，这个很重要，因为你看这里面是我本地选择的，这个 x 就是 我默认的是，就是 jptos， 或者我这里下了这个，如果你下了其他的，他会在这里列出来。这里还有 glm 四点七 flash 是 吧？千万八币是吧？我选择的是这个，因为这个还是比较好用的，所以说选择了以后你就把这个复制出来， 复复制出来过就好了。好，然后这个地方把它复制出来，把它粘过来。如果你是选择别的模型，就是塞别的模型，这里有个小小的坑呢。他这个地方推荐的模型有这些千文山扣的 glm 四点七， gptos 二点零二二二十 b。 对， 如果你选的是别的模型，我试过他不知道为什么连不上啊，这就是他一个巨大的坑。这里这里有一个，你看这个是可以用的，然后还有一个千万三的扣的，这个也是可以用。这有个扣的三十 b 也是可以用的。还有一个清华紫光的。那他这里竟然没有啊。这里没有，这里没有， 所以说这这也是他一个做的不好的地方啊。就是就是，除了这几个，我想用别的，我不知道为什么会出出错啊。会出错，可能是他的一个 bug 吧。 然后配置好了以后，配置好了以后你再往下翻呢。这这个地方 test 的 和 emoji 一定要是选 test， 我 们这里没有 emoji 啊。那最后这个这个名字可以随便取啊，这念你也可以跟他取的 id 一 样的。那完了以后就 save， save 了以后刷新一下， 刷新一下就点 check， 然后再你又再再另一个筛选呢，你说你好随随便输入，他如果有反应呢？那就是配置成功了，当然这个地方你还需要重新启动一下，你看这个地方他需要重重启一下。呃，就配置完了以后这个地方需要重启，也就是这个地方你配置完了应该再给浪去一下。 我试试看浪去一下。哎，奇怪，这个复制一下， 那如果出现了这种卡死的情况啊。啊，这已经好了，对吧？嗨，这个我我帮助你，但你你会，请和我就是用中文，用中文，和我用中文与我沟通。您是谁 啊？他肯定是我是欧巴马，是吧？这样一个 gpt 啊，这是 open call 的 助手啊，您是用的这个 gpt？ 看，我是用的欧巴马的这样一个 这个 gpt。 还有一种情况就是有 bug， 就是 你这个配置文件，我无论怎么改，改不动了，怎么办呢？然后呢？有办法，就是他的有一个配置文件，这个配置文件是这个玩意，这个配置文件的路径就是在这个呃，加目录下的点 open， 也就是他的路径，这里也也是一个坑啊。但是一般来说你是不需要走到这里的， 就这个这个路径是在你的加目录，比如说你 cd 加目录，加目录下的有一个点啊，点 open 这样一个，这是他所有的配置文件， 这里面的这一个玩意儿就是 open curl json 格式，那这些是它的备份，不用管，这个就是它的一个配置文件，你所有的配置文件都是想改这个 json， 那 你把它这个 打开来，用 v s code 打开来，你可以看到第一行就是 ajax， 这里就是之前讲的主力模型，你主力模型塞的是 jimi 二点五 flag， 那 就是主力模型，这个它自动的就能够连到这个这个外网，是吧？ api 进行调用。如果你把它 改成这个欧拉玛，这个本地的，那就是本地的。如果你是微软的 lm studio， 微软 lm studio 它也可以。然后这里非常重要，非常重要，在这个地方它有一个叫模型管理，这个模型管理非常重要，你刚刚加一个这个欧拉玛，它就会出现一个这样一个， 呃，节省的这样一个很大的这样一个对象，你去改它这个地方非常重要，就是 http， 幺幺四三四零号，你，你这里就应该是改，你也可以改这个端口， 看这个端端口其他的就没有啥了，其他就没有啥了。那就如果这个幺幺四三四被占用了，你可以看这个这个端口是不是被占用了，也可以这么看，就你像占不占用，哎，他占用的，他占用的，他这里都是欧拉玛，也就是他是用的幺幺四三四，幺幺四三四，所以说你这个端口就是用幺幺四三四。 然后其实大家还是要经常去摸索的，因为这个里面，呃，他的配置像啊，和那个那个欧拉玛这个这个对接啊，这个流程并不是非常好用，因为他也没有哪里进行跟你先调试啊，就是只能在这个窗口进行调试，那最重要的就是这个配置像，如果大家配置像这里玩明白了， 也不需要去这里去改这个地方。呃，所以说这堂课就分享到这里，你学会了吗？