Open Cloud选择哪个大模型

今天教你如何使用 opcode 切换两个大模型，一个是 glm 四点七，一个是国产的千万大模型， opcode 提供的模型供应商有这些，你可以选择你需要的大模型进行切换。首先打开终端，输入这行指令， 可以看到我当前的大模型是 glm 四点七。最下面是让你选择是本地部署还是远程部署，我这里选择本地部署。 紧接着就是让你选择配置的区域，这里选择模型配置。再接下来就是进入到了模型列表界面，这也提供了很多的模型供应商， 因为我已经配置了 g m 四点七，所以我这里选择千问来进行配置。每一个模型后面都有写是进行授权登录，还是说通过年提 api 进行登录。 我们选中千问后回车，然后确认一下，会弹出一个浏览器的网页，我们点击一下授权的确认按钮， 认证成功后就可以回到命令行界面进行下一步的操作。在这个模型列表一页，他默认其实已经把纤维模型给选中了，我们可以往下滑找到纤维模型，确认一下是不是选中状态，也可以直接按回车进行到下一步。我这里已经看到纤维模型已经被选中了，我直接回车进行到下一步。 这个时候千万模型其实已经配置好了，我们点击键盘上的 esc 退出界面，然后再重新输入刚才的命令，确认一下是不是当前模型变成了千万模型。 我们输入键盘的 esc 退出后输入这个命令，打开浏览器界面，我们点击右下角的按钮，创建一个新的绘画，然后输入一个问题，你是哪个大模型？他的回复是同意千万模型。到此，整个切换模型的步骤就完成了，接下来我要切回到 g l m 四点七， 然后演示一下如何黏贴 api k。 前面步骤和刚才的千万大模型都是一样的，只不过是模型授权的方式不一样， 刚才是通过浏览器登录授权，现在是需要去对应的模型官方获取 api k 之后粘贴进来，选择 glm 四，点击这个模型之后，回车之后它会提示我要去黏贴 api k， 一 般都是登录官网找到 api k 管理页面，然后黏贴一下 api k， 身后的步骤和刚才千万模型的配置一样，我们直接回车就配置完成了。输入这个命令之后，我们可以看到当前的模型已经变成了 g l m 四点七。入这个命令之后，我们打开浏览器网页，在绘画窗口输入你是哪个大模型， 这个时候已经切换到 g l m 四点七了，整个过程就是这样，有需要的小伙伴快去试一试吧，这里是 ai 共生格，我们下期见。

刷到 ai 就 划走，别急，三十秒教你认清所有大模型！大佬，让小白从不懂到懂！我们先从国外的大模型开始，国外耳熟能详的大家 open ai， 它的大模型呢叫 g p t， 还有呢，谷歌，谷歌的它主打的那个模型叫 gemini， 还有个比较厉害的叫 astrocic， 它出了一它一个模型 cloud， cloud 呢，又分两个子的大模型组，一个 sonet， 第二个是 office， 这是刚才上上面三个呢，都是美国公司啊，这是国外的。接下来讲讲国内的， 国内我们第一个就是阿里千万，他主打的千万家族的几个大模型字节， 自己用豆包啊豆包 app 啊，豆包的模型，它里面有一个叫 c c dance。 二点零最近比较火，它主要是可以做那种电影级的那种视频的生成， 真获得了这个世界范围内的一致的好评。第三个呢就是我们的腾讯， 腾讯他其实做大模型做的比较晚啊，他的模型叫会员，会员模型啊，希望他后来者居上吧。 还有呢是那个智普 ai 啊，好像是，我印象里好像是跟清华大学有关系的。它的模这个大模型叫 glm， 前段时间 glm 五点零，国内外方向也不错，有编程的。国内还有一个叫月之暗面的 原汁按面，它这个这个叫 kimi， kimi， 大家应该都了解啊，应该是去年年初做藏文本的，这个生成大家用的比较火热。 还一个比较知名的是叫面壁智能的公司，面壁智能 它的出了一个叫 mini max。 mini max 它啊，前段时间也火了一把，是叫我们有一个叫 open claw 的 一个项目的， 这个创始人叫 peter， peter 说 mini max 这个五点零还是三点零啊？我记不清楚版本号，记不得了。它 mini max， 它最像人啊，最像人，哼，但是 所以他因为这个火了一把。这就是我们全世界饭馆内流行度比较高的几个大模型，当然在我们这软件工程一线啊，用国外的几个大模型比较多一点。 gbt 家族有个叫 codex， codex 前面的那个有一个叫 pro， 它是在编程能力上面表现也比较好，像那 cloud 呢？索尼 oppos 两个都表现比较强。嗯，国内我，哎，我不敢 多说啊，因为我用国内的一个模大模型，在啊我们的工作中编程上面用的比较少，所以我没有发现全轻盈界界首 mini max 啊，或者是像那个 g l m 反馈比较好，但我没用过，所以我不知道。最近我发现很多人对我们这种缤纷多彩的模型术语 搞不清楚，所以我做了这个视频。视频最后呢，我想给自己做个广告，我叫丹。关注我，我接下来会分享更多有用的干货知识，谢谢大家。

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。

用这个 open color 真的 不要去随便切模型啊，我现在真的是深受其害，本来我这个小龙虾大费周章把它部署好了， 然后但是因为我之前用过那个 gpt 的 模型嘛，我发现那个很聪明，然后后面我最近今天下午我重新重装了一下，我用了 gmi 的 那个模型， 我发现他回答问题始终不如 g p t 聪明，我就想把它还是想切回那个 g p t， 然后切回来之后我跟你们讲，你看就一直报这个什么四零零是是什么找不到配置，然后我问了一下这个机迷你这个谷歌 ai， 他 说这个好像是 是属于 oppo 可乐，它现在一个属于它的 bug， 就是 说你切换的模型有的时候就会导致这种情况就用不了，现在除非说可能一定要我切回机迷你才才可以，哎。

今天给大家分享一个小龙虾 ai 我 自己安装的一些踩坑经验和使用的时候的初步的一个踩坑经验吧。最近这个项目是真的非常的火， open curl 达到了恐怖的一百六十六 k 塞尔树， 这个简直太离谱了，很少能见到塞尔树能达到这么高的一个水平的。首先他的名字就是一个第一个坑点，他改了三次名字。现在你搜 这个 gitlab 的 项目的话，只能搜 open curl 才是搜得到的，要不然其他的都是有点奇奇怪怪的项目。还有它的一些文档，你安装之后它这个文档才有用。但是我个人建议大家可以直接安装这个中文版的，因为它是一个纯英文版的项目，其实看起来有点吃力。 它推荐是使用 open i 的 plus 版本，或者说 cloud 的 plus 版本，我个人建议可以用 open i 的 chat， gpt 的 codex 就是 plus 版本，配置的时候直接登录，像 codex 也 c l i 一 样，直接登录一下就可以了，它会给你弹出来一个链接网站，然后你登录你的 plus 账号就可以了。这个 plus 账号贵的也不贵，现在一些渠道可能就几十百把块钱，你用起来还是非常方便的， 因为它不消耗 token， 你 的 token 用起来你肯定心疼死了。如果是用这种会员版本的话，它用起来也是更加划算的。 好的，推荐大家直接安装这个中文版本，这个是一个国人做的一个翻译，中文版本直接用这个版本就可以了， s 二数也达到了七百多 k。 这个安装起来是比较简单的，但是它里面还是有很多坑，安装直接用这个 npm 作用进行安装就可以了，很快就可以安装成功。 安装了之后他得分成两个部分，第一个部分就是你要去做配置，他你出事化，你要进行一些配置，就是你登录你的账号， 直接这样去做配置就可以了。但是你如果要使用这种第三方的，比如说中转的一些网站提供的 a p i， 那 么它配置起来是比较麻烦的。 最近可以看一下它的这个官方文档，好像得从它后台配置，我是用的叉 gpt 的 plus 版本就直接配置了，这个还是比较快的，可以直接使用这个命令，先把它启动，先让它出使化你模型配置了之后，所有其他的配置全部选跳过 效果就行了。而且很重要的是它有一个网关，它会给你一个 token， 你 登录的时候你不光要前面的一些端口，后面它会给你一个 token 的 显示， 像这些它就是这样做配置的，使用现有值，像我就是用的这个 openix 的 gpt， 直接使用 codex 的 这个许可就可以了， 其他我就不做演示了。第二个点就是你配置好了之后，可以看到他网关认证，他到时候会给你个托管加链接的方式，要托管加链接才能进去。第二个你得配置好了之后，他还得使用一个命令，这个也是蛮奇怪的， 他还得使用这个命令，你才能把整个服务提起来，并不是说你配置完了就结束了，你得这样一个命令出来了之后，你才能去把这个服务提起来，你才能在这个网页里面进行对话，而且这个也有一个 bug， 这个对话起来 就是他的这个对话，你选择新对话了之后，老对话你找不到了，他可以从你命令端 c l i 是 可以找到的，但是你在这里是不好找到的，不知道是不是我自己的原因，就这里我之前是已经做过一轮的对话，我让他给我设置了一个定时的任务， 去帮我抓取某一个信息，定时每一天的早上九点给我发一个邮件，十二点半给我抓取一下，他就直接完成了这样的一个定时任务。 还有就是我也吐槽它一下，它很多我都是用的 cloud code 协助我进行去更新的。还有像这些 skills 这些配置其实挺麻烦的，特别是它碳化版本还会有一些冲突， 所以说你配置的时候如果没有 cloud code 或者 coser 给你做配合，你配置这些还挺麻烦的，但是我们先挤起来，挤起来了之后我们再一点一点的去做修改都是可以的。 当然如果你的英文比较好的话，可以不用这个中文版的，不用汉化版的，直接用这个原版的它做一些 skills， 这些可能会更加的合适一点。我给大家看一下这前面这个东西是我安装了一个 skills 或者插件，它有的一个功能，它才会在每一轮对话的时候会附加一个这个东西，可以看到 这下面才是我的，上面是因为 skills 它会附带的它 skills 推荐大家可以安装一下，就使用后可以安装一下它相当于是可以它去监控你的对话，监控你的任务，监控了之后把你任务完成了之后，它可以 可以问他，你可以要求他把你这个任务去把它沉淀下来，去更新你的 skills， 或者他自己会把你的这个任务编写成一个 skills， 或者把它生成一个脚本或者插件，或者其他什么东西都不重要，重点就是他会把你这些内容全部沉淀下来，生成一个新的技能去提升他的自己， 这个项目就是这样的，他会越用效果越好，这个就是这个项目，我就问了他一下他有哪些 skills， 这个里面也是有一个非常强的， 它有一个 coding agent， 它可以通过后台进程去运行这些 coi 的 命令方式，比如说 cloud code， 这就非常离谱了，只要你给他一个编程相关的任务，而且比较大的任务，他自己就会去用这个 skills 去指导他去使用 cloud code， 这个就很离谱， 我安装了这个，也就是刚才说的那个，我就问他这个是什么，他就说可以理解成一个自举式开发进化的系统， 可以让他告诉大家需要一个某个能力，他会查文档生成代码，他自己会去把它写成这个工具， open curl 的 呃的一个插件，不管 skills 也好还是什么 two 也好，都是一样的。 而且我是已经做了一个定时任务了，但是我之前的聊天记录找不到了，所以说没办法给大家看这个任务，我是想让他用这个方式，用这个脚本或者插件的逻辑去提升一下，优化一下， 他就去去访问了一下，其实他这个大概意思就是去看了一下这个定时任务有哪些，他就说了一下这个定时任务有这些的，这些他有一个特别好的点啊，他每一次对话完之后，他都会给你一个优化建议， 所有他都会给，只要是最后一句话，他都会给你一个优化建议。你想进一步优化这个东西，他就有点 bug， 可能你优化优化其实你已经满意了，但是他说优化的时候其实你是没有选择的， 就他说优化，那么你就只有让他继续优化，对，消耗你的头肯。但是如果你是用这种会员版本用，比如说下载 gpt 这种版本，它其实消耗不多，可以看到这一天大概消耗了一个周用量的百分之九十，我从下午开始应该也是用了几十轮，这个东西消耗的不是不算特别多， 重点是我还编写出来了一个任务，其实也就是跟他对话了。如果说我们自己去做一些智能体判断定时任务，而且还有一些脚本 修改，其实我这个任务就是这样的，因为我们有一个应用，我想要让他每一天去监控监控的网页，他上昨天的情况是什么？跟前天做一下对比，给我发一个邮件， 大概是这样的，每日的一个汇报，这个邮件也是由这个模型 agent 去做的一个整理，他把它全部抓下来了之后，你看到这些结论都还是非常不错的。大概逻辑是这样，他第一次 它会去使用这种像 playwrite 的 方式去执行一个元素的小点击，这样完成了整个任务，你可以叫它把整个任务去编写成一个脚本，它会更加的可控， token 也会消耗的更少一点。它定时任务的时候就可以让 agent 去调用这些脚本去点击某一些元素，这样的话它就会更加准确。 还有一个点也是一些经验吧，它是支持可以操纵你的网页的，有两种方式，一种就是它会有内置的一个杀和谷歌浏览器，它会自己去打开来使用。 另外一种就是它可以直接操纵你电脑的浏览器，这个也是有一个 bug， 你 必须要下一个扩展插件， 这个扩展插件在它的这个文档里面，它会说这个浏览器里面有一个扩展插件，怎么样安装？你可以直接丢给插件 gt 或者丢给 cloud code 的 或者 composer， 让它给你配置或者指导你配置都是可以的。但是这个中文版本的有一些 bug 存在，我就只能让这个 cloud code 的 给我配置了， 如果英文版本的，它应该不会存在这样的一个 bug。 还有一个点忘记说了，大家这个模型可以使用 kimi k 二这个就是纯免费的，它是英伟达的，我个人非常不建议大家去使用什么开源的模型，自己去跑一些模型， 不是使用一些开源的模型，自己跑一些小模型，它绝对效果是不好的，它的这个性能要求太高了，这个太灵活了。你不是 cloud code 的 或者说 open i 的 这种 code， 这个是 code gpt 五点二这个版本它才达到这这种效果，要不然的话其他的估计疯狂报错， 他可能调调工具都够呛，更不要说他还要写什么脚本来下一次执行了。这个大家一定要有这样的认知，如果是便宜一点，就建议大家可以直接使用金伟达的，它是免费的 o api 就 可以直接使用一些额度， 如果是这种 kimi k 二点五都达不到的，建议大家直接使用这种呃 cloud 的， 或者是 k 二 g d 的。 现在 kimi k 二点五应该是这种开源里面性能是最好的，而且它的运行任务管理能力，紫智能体的能力是非常强的。 总体来讲这个项目还是非常适合大家去使用的，但是他还是属于一个非常新新的项目，很多配置啊这些感觉都设置的非常粗糙，很多都没办法去更新，也有可能是我自己的一些原因。还有这些技能你配置起来也是很麻烦的，虽然这些技能仓库也是有的，但是你这个技能仓库里面这些 而且很多都是国外的，这个东西反正不是太适合这种完全不懂的小白，建议大家可以找其他人去帮你做一下配置，而且 他这个用起来我个人感觉他的效率还是非常高的，而且非常实用。如果说编辑这样一个脚本或者程序，如果说让我们自己做一些编辑，给别人做定制开发，怎么你得收个最便宜，那你得收个大几百块钱，而且涉及到智能体，那么你不收个小几千块钱肯定完全打不住的， 相当于就自己就搞定了。他直接给你做了一个定时任务，运行历史这种定时任务，反正我个人感觉还是非常的有用的，大家如果有一定的代码基础，其实可以去尝试一下。

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？

今天的话我们详细讲解 openclaw 现在已经发布了，它非常火，那么到底有哪些项目让它真正的赚到了钱，然后未来可以挣到钱的项目，我们做深度的解析，这些都是基于真实的项目。 那么 openclaw 它的这个商业化，从这个数字员工能够做到商业的生态价值的话， 它重点是是一个。第一个的话我们先要理解 openclaw， 前几节课我们也讲了 openclaw 它其实是可以成为每个人的这个数字员工，那么它其实是遵循这个 mit 协议自主的这个增值平台，它不仅仅是一个聊天机器人， 而是你真正可以信赖的这个助手。同时它的核心定位就是可以真正执行多个任务，在你电脑上面，在你云服务器上面的一个个人数字员工， 那么它就能够为你去自动化的处理这个复杂的这个工作流。上节课我们其实讲了本质上的话 就是二零二五年年底到二零二六年年初，那么开源这个项目其实是已经达到了两百万，这个人次收藏的话已经接近了二十万。那么我们这一次的话就重点解析它怎么来用来赚钱，然后有哪些是真正能够落地的这个场景。 首先的话就是我们根据这个 gardner ai 进的这一个趋势报告，二零二六年的这个 ai 进的市场规模将要达到六百亿美元，超过百分之五十的这个世界五百强的这个企业将在这一个核心的业务流程中部署这一个 ai 智能体。 那么同时的话就 idc 数据同时显示就是二零二六年的百分之四十的这个中国五百强的这个企业会实现这个数据智能和 ai 模型的深度融合。 那么在这个背景下就是独立开发者这个 peter 他 打造了这一个 ai 智能体，他还具备的特性，特性就是这个嗯，开放的协议完全免费且开放，以及这个本地可以优先支持本地的这个处理。同时的话他实现了这个自自主的运行，还有多模型的这个支持， 那么这是他的一个流程。首先的话，那么他的一个本质上能够实现这一个相当于是 摆脱了这个高级顾问，而是真正的数字员工，能够自助在你的电脑和这一个嗯电子设备以及服务器上面自主完成从理解需求、规划步骤、执行操作、反馈结果的一个全流程闭环来解放这个人力，实现这个高效自动化。 那么同时它有很多局限性，比如说它不够安全、不够稳定，任务不够完成的不够准确，另外的话它的性能也比较低。那么有这些弊端，这里的话其实我们重点来去讲一下它有哪些地方是能够帮助它们赚到钱的。 那商业化的这一个模式的重构就是从席位到结果。这里面的话重点讲的就是说传统这个萨特化方式是为这个使用权付费，那么用户购买的是这个软件的许可， 核心是在于拥有这个工具而已，按照这个席位和这个时长来进行付费，就是 lessons 来收费。而 open cloud 它的结果性导向的话，就是为任务的结果付费。那么新模式下面就按照你成功完成的这个业务目标和这个 token 来进行计来去进行计费，那么它可以自动化降低这个编辑成本，实现一套自动化服务这个无数用户，同时打破这个传统席位的这个无数用户，同时打破这个传统席位的成本天花板。 那么我们从第一性原理可以去讲解一下 open cloud 它的这一个商业价值底层的逻辑。首先的话我们要回归到这个本质，那么它的这个本质是从认知生成到这个任务执行， 那么他的这个突破就是在这个大元模型的基础上面补齐了这一个决策执行和反馈的这个闭环，从这一个把这个 ai 由这个顾问变成了一个执行者来带来一个数字，数字的这个员工，然后他那么他带来的这个商业优势的话就是价值可以量化 付费直接与这个任务结果挂钩。比如说合同的处理量、线索的转化率，成本的这个节约，节约额，用户的这个付费意愿是远高于就传统的这一个萨斯化的这种模式。另外的话它的编辑成本趋近于零，就是你有一套自动化的这一个，嗯， 标准化的，自动化的工作流，你可以无限的复制给海量的用户，不需要这一个按照席位去分配资源，那编辑成本仅仅是这个算力消耗， 同时的话就是用户这个生命周期的话也会大幅度提升。就是一旦这个 open cloud 嵌入到这个用户的工作流里面，它会替代这个核心的执行环节，那么用户的这个替换成本其实非常高的，这个续约率也是非常的高， 那么我们现在就直接来讲这一个商业的这个核心的闭环， 商业的这个核心闭环呢？首先的话就是基础设施层约百分之五十，比如说云计算服务硬件销售，那么这里面的话有这一个呃，云厂商，阿里云、腾讯云、华为云、百度云 啊，还有这个 a w s， 还有火山引擎、谷歌云，都在二零二六年一月份，二月份都上线了这个 open cloud 一 键部署和托管的服务，这是最快盈利的这个方式也是大厂的这个主流玩法。那么通过这个云资源费用 加上这个托管服务的费用，可以实现这个订阅式的付费，按照服务器的这个配置来进行收费。那么这里的这个实证的证据的话，就是 open club 相关服务在上线两天之内新增的这个付费用户超过了十二万， 单就是单用户他月均消费的话是三百二十人民币到八百五十人民币，其实就相当于年收就增加了四点六亿。当然这是大厂的一个销售和这个算力的这个销售， 那么这是云计算厂商它的一个核心的一个增长。而第二块的话就是这一个硬件的这一个销售，那比如说本地化的部署，那么 mini max 在 今年的这一个一月份也是暴涨的， 同时它就是那对于我们普通者用户的话，我们有哪几个呃，选择途径呢？首先的话就是利用这个开发者生态，围绕这个开发者的服务，比如说技能开发和售卖，以及这个代部署服务 内容的教程和这个社区活力，能够帮助我们去围绕这个开发者来提供这个费用， 那比如说个人开发者或者小团地，小团体的话，他可以去通过 skills 技能售卖。 skills 技能其实是 open cloud 它核心的这个资产之一，开发者通过开发垂直的这个标准化技能，就把把你认为你懂的这一个业务的这个领域，然后在这个 cloud app 上面开发出相应的这一个 skills 功能包，然后去实现一次开发持续收益的这样的一个被动收入模式。 那么德国的这一个柏林的这个开发者，他就实现了八十五万元的这一个营收，他也是一个没有顶尖编程能力的人， 聚焦这一个企业与个人用户的这个高频刚需场景，通过提时词工程来开发这个自定义 skills， 覆盖了这个邮件自动化，还有这个文件的整理、电商数据统计， 单款的这个技能定价是在一千四百到七千人民币，然后累计已经售卖了这个一百份，那么总营收就有八十五万的这个人民币。 同时的话就是第二个的话，就是 clubhub 的 这个开发者收入统计的话，就是 clubhub 付费技能的这个平均定价为十到一百，平台出成百分之十，那么 就是前一百的这个开发者，他月均的收入已经达到了一万两千美元，头部开发者单单个技能的这个收入累计是超过了二十七万美元，覆盖了这个 crm 集成、财务自动化和 se 优化等垂直这些场景里面来。 那其次的话就是这个落地的途径就是确定这一个，你要首先你要确定这一个垂直刚需的这一个场景， 通过这一个 open cloud 它的这个技能编辑器开发标准化的这种技能，同时设定这个定价和这个授权模式，再发布到这个技能平台里面来优化这个曝光与这个用户的反馈，持续的更新和维护。 那么这就是你通过技能赚钱。第三层的话，就是这个企业级的这个服务层，它面向企业的这个专业服，专业化的服务，比如说这个 s 化的产品，私有化的部署，提供高附加值的这个解决方案。 那么代部署和运维，呃，与这个定制化服务 opencloud 它的这个部署其实也是一个有一定的技术，大量的这个个人用户和中小企业其实愿意去付费购买代部署的服务和运维的服务，以及定制化的服务的服务的，这也是门槛最低，最快变现的一个方式。 那么收费标准的话，基本上是三百五十美元到这一个七百元一单，定制化的服务就是一千四百元以上一单。国内头部的这个从业者也专注于这个基础和进阶的这个服务，平均一天接一到两单就可以稳定收入， 月啊每月就是两两六万的这个人民币。同时在海外的这个 upwork 平台上面， opencloud 相关的这个服务时薪也达到了五十到一百五十美金。头部的这个服务商九十天内完成了三十二个企业定制的这个项目，总营收达到了四万七千美元， 那么它就无需复杂的这个开发能力，只需要掌握基础的这个部署和调试的技能，就可以快速的来进行变现，它适用于这个新手开发者啊，入场 同时的话这一个案例三，案例三的话就是内容变现与这个联盟营销。随着这个 open cloud 的 这个爆火，用户对这个教程工具包和这一个最佳实践的需求其实也是爆发的。 那么内容创作者可以通过这个教程来去进行创作相应的售卖教程，然后去以及自己的这个工具包售卖，还有这个联盟营销售卖，然后去获取这个盈利。企业级的这一个呃服务者的模式的话，其实重点就是做这一个 企业级服务，其实是 open cloud 生态的客单价里面最高也是收入最稳定的模块，它就是企业提供私有化部署、定制化开发和这个合规审计这些方面的服务。 那么月之暗面的这一个 kimi cloud 的 这一个相应的 open， 基于这个 open cloud 提出了这个 kimi cloud 的 这个服务的话，就是采用云端的这个托管架构，零代码零部署，还有这一个零硬件的这个开箱即用的这个方式。然后用户只需要登录这个 kimi 的 会员账号就可以使用。 那么 open cloud 这个全面功能，它有一定的这个付呃收费和这个订阅商业逻辑，就是解决这个普通用户它的部署门槛。嗯的这个痛点， 行业垂直化部署的这个私有化的这个服务的话，比如在金融、医疗、法律这些敏感领域，也是能够提供这个 open club 的 私有化部署、定制化开发，还有这个合规审计这些流程服务， 这里话其实可以达到每单十到五十万的这个人民币。那么国内的某服务商其实就聚焦这个金融领域的 open club 的 解决方案，为这一个银行，还有这一个证券以及这个合同，然后去做定制化的这样的一个开发。包括，嗯， 在二零二六年一月份，其实总营收就超过了两万两百万人民币。那么海外的这一个律师事务所的这个呃，开发的话，这一个法律行业的这一个专用的这个 open call 的 呃制，整体实现这个合同的审查、案例的剪索、 法律文书的这个生成全流程的自动化签约了也有二十三家这个律师事务所实现了是达到了超过了一百二十万的这个美元。那么创新型的这一个 盈利的这个案例的话，其实就是基于这个 openclaw 自主执行的这个能力，开发者可以探索探索大量的这个盈利的方式，包括多智能体协协同交易的这个服务。比如说通过这个 openclaw 它开发多智能体协同的系统，来实现这个社交媒体情绪识别、消费趋势预判、自动化交易全流程的这个闭环，进而创造超高额的这个投资回报。 那么海外的用户基于这一个 open cloud 开发这一个交易智能体，实时地抓抓取这一个 tiktok， 还有这一个呃 instagram 这种社交媒体的内容，然后识别这个爆款产品和这个消费趋势， 消费的这一个趋势，以及交叉验证这个供应链的数据匹配可交易的这种上市的公司指标的，以及这个自动完成建仓和平仓的操作，完成了两万美元的这个初期投入，实现了四千万元的这一个美元的这个净资产的积累， 那么核心的逻辑就是 open cloud， 它七场二十四小时的这个不不间断的这个运行多任务的并行处理，无情绪波动的特性，以及完美适配这个高频的交易趋势，然后预判这些场景，然后解决了人工交易的这一个效率和情绪的这个痛点。 另外的话就是这一个啊， agent to agent 的 这个交易市场，服务交易市场，那么基于这个 open cloud 多智能体的这个协调能力，其实它可以为为这一个智能体添加支付和服务定价的模块，实现智能体之间的这个自动化服务交易和结算。 这里面的这个典型的案例就是这一个 multi pay 的 这个支付集成，开发商推出了这个 must， must pay， 用户只要一行命令就可以为这个 open cloud 智能体添加这个多链兼容的钱包功能，支付托管和这个非托管两管两种形式，然后内置这一个技能定价 自动匹配机制，然后智能体可以自主标注这一个服务的价格，其他智能体可以自动地匹配这一个服务并完成这个支付结算单笔的这个订单号，订单号时不超过呃十秒，该插件就是上线一个月之后，平台的这个交易就超过了一千两百万的这个美元。 它重点这个商业逻辑是构建了这个智能体的服务的这个交易生态，为这个 open cloud 从执行环境到服务交易平台打开了这个去中心化的这个 ai 服务市场的全新空间。 那么 openclaw 的 话，它还有一个一些，比如说垂直行业的这个萨斯化的这个产品的开发，以及这个垂直行业的 openclaw 商业化的这一个核心的这个蓝海市场，就是在于为特定的行业，基于特定行业的这个业务流程开发标准化的 开箱，即用的萨斯化的产品来解决我们行业的这个模模块规模化的这个盈利。比如说医疗行业，那么开发符合这个 ipa 合规的这个医疗专用智能体， 实现这个病例整理、预约管理、医保申报、患者随访全流程自动化，然后采用这一个医院年度订阅制的这种制度，然后单医院服务费可以每每个每个月是能够达到五到二十万的这个人民币。同时啊，比如法律行业，开发律师事务所的这样的一个 律师事务所的这个专业的智能体，然后实现这个合同审查、案例解锁、法律文书生成、 按键进度管理全流程自动化，采用这种席位订阅制，然后实现这个当律师席位的这个月费在三百美元，三百元到八百元这个人民币。 另外就是电商行业的话，就是开发这个电商行业全自动化的这个是整体覆盖这个选品进品分析、客服接待和这一个订单处理、物流跟踪、 数据统计这些全场景，然后采取这一个，采取这一个店铺订阅制，然后实现这样的一个盈利。还有财税行业。 另外的话，其实也有一些案例，比如说开发专门的这个运行 opencloud 的 边缘的设备，将其集成在家庭的这个智能家居网关，或者是工业的控制模块里面，硬件里面来实现本地化的这种决策和执行。 其次的话就是搭建这个官方的智能体技能交易平台，然后推出这个智能智能体及服务的这个 asus 的 这个平台，用户可以按需进行付费，就像水电媒体媒一样便捷地获取各类专项的这个智能体的能力。 那么以上呢，就是我们总结出来的几款这一个，嗯，这一个 相关的这个能够赚钱的这样的一个思路，但是它也有很多的这个风险，比如风险的话它有这一个技术安全风险，恶意的技能可能会窃窃取这个数据，系统漏洞可能会被攻击。 然后另外呢就合规性的风险，在数据隐私和自动化操作以及金融交易里面面临复杂的这个法律法规的约束。同时的话商业模式的风险就是开源项目它可持持续性以及这一个可依赖 ai 模型这个 api 的 这一个价格的波动。 还有就是这个市场竞争的这个风险，就是微软、谷歌等这个科技巨头都在布局这个类似的产品以后会竞争会愈的这个激烈。 那么我们核心结论第一个的话就是从认知到执行，另外的话就是要实现这个商业的这一个闭环，同时的话就是我们要知道自己手上有什么，想要什么，放弃什么， 做好这个未来三大核心方向。核心方向的话就是第一个就是垂直行业的这个萨斯化，以及这个开源者工具链的这个完善，以及实体硬件的深度集成，那么同时要保证这个安全合规。 以上就是针对这一个 open cloud， 它商业化路径演变的这样一个深度的解析，如果大家感兴趣的话，也可以随时跟我们沟通和交流。 以上的如果说大家需要这一个 open cloud 的 这一个远程部署，然后 skills 构建，还有这一个自己行业里面的这一个智能员工打造，也可以随时联系我们，我们可以跟大家一起合作，把这个给打造的更好，在这个行业里面跟大家一起做一些事情， 如果你对这一块感兴趣的话，可以随时联系我，谢谢大家。