养龙虾配置电脑推荐

在 openclaw 发布之后的没几天， github 上就出现了另外一个相似的项目，咪咪 claw， 那 它最大的特点就是可以部署在三十块钱的 esp 三二开发版里面，那我一想不得起飞了啊！哎呀，之前尝试了用树莓派五部署了 openclaw 去控制舵机，那很多的朋友都很感兴趣。 不过最近因为内存的关系，树莓派五的价格也跟着水涨船高，再加上欧本可乐的部署和配置还是有门槛的，所以真正玩起来的人并不多。而对比之下，咪咪可乐加 esp 三二的组合就显得很亲民了。 所以我就花了几天时间修改了一下咪咪可乐的代码，然后我们就可以在 esp 三二里面通过飞书和硬件聊天了。我给你的 i o 十四接了六颗 ws 二八幺二的灯带，然后现在你让它亮一下，看看 我想要黄昏的颜色。 让这个步进电机逆时针转两圈。 让这个步进电机以极其缓慢的速度顺时针转一圈， 现在让舵机转到四十五度。所以咪咪 klo 是 如何做到跟你对话又可以看上去很智能的控制硬件的呢？ 我们以控制舵机的案例分析一下。我通过飞书给咪咪可乐发送了一段消息，让他控制舵机转动一下，那咪咪可乐本身是无法理解这段消息的意思的，也无法直接做出响应，但是他会把这段消息加上系统提示词一起去送给云端的大模型进行推理， 那系统提示词里面就包括了必要的格式说明，然后大模型就会按照咪咪克拉要求的格式去返回文本信息，那咪咪克拉拿到这些信息之后呢，就知道这段文本是要返回给非数的，而这个数字是传给对应的函数来控制舵机转动的。 那如果你也想在自己的 esp 三二开发板上面体验一下咪咪 klo 保姆级的教程，我就放在这个链接里面了，一共分成四个步骤。第一步，准备好 esp 三二开发板，并稍入固件。那咪咪 klo 对 于 esp 三二的要求是有十六兆的 flash 和八兆的 ram， 只要满足这个条件，不管是这样子还是这样子，又或者是你自己做的 esp 三二开发板都是可以部署咪咪 klo 的。 那目前呢，我翻译了两个固件，分别针对 esp 三二和 esp 三二的 s 三，你可以根据自己的硬件烧录对应的固件，那不会烧录的话呢，在教程里都有详细的说明。第二步是申请大模型的 api key。 咪咪可乐需要连接云端的大模型，而和大模型连接的凭证就是 api key。 现在大家都知道 top 很 贵，那我这次找了一个免费的版本，你可以按照我的教程到 openroot 上去免费领取阶月星辰的新模型， 很快他们也会推出一款 coding plan 类的产品，可以期待一下。那今夜星辰这次提供的 step 三点五 flash 主打的就是一个快， 那目前实测下来可以达到一百多个 token 每秒，分值的话甚至可以达到三百多个 token 每秒，同时的话呢，模型参数只有一百九十币，量化之后也完全可以部署在本地的 mac studio 或者英伟达的 spark 里面。 那部署的第三步就是设置飞书机器人咪咪卡需要和飞书进行交互，所以需要在飞书界面里面创建一个机器人，那这部分的操作直接看说明文档就可以了。同样的，我们也需要拿到飞书这边的 app id 和 app secret。 第四步是配置参数， 我们需要告诉咪咪可乐四个信息，第一个是你家的 wifi s s id 和密码，这样方便它接入网络，同时告诉它大模型的 a p i t， 这样我们就可以连接大模型。最后是告诉它飞书的 app id， 然后它就可以和你的飞书进行连接。目前的话都是采用串口的方式把数据传输进去。 那到这里的话，恭喜你所有的 mini cloud 配置就完成了，然后你就可以在飞书里开始跟他聊天了。那目前的话，我提供的固件支持 ws 二八幺二握机以及基础的 g p i o 控制。 那以 ws 二八幺二灯带为例，你需要接好硬件，然后告诉咪咪可乐我把 ws 二八幺二接到了哪个 g p i o 有 几颗灯，那接下去他就能理解这个事情，然后按照你的指令来控制灯光了。然后这里有个问题，如果我想要咪咪可乐接入其他的外设，比如说步进电机或者一些传感器行不行？ 那答案是可以的。不过这就需要你自己去手动修改咪咪可乐的原代码了。咪咪可乐本身的话其实并没有提供操作硬件的能力， 需要接入什么设备就需要你自己去编写对应的调用函数，那在项目文件夹中有一个专门的目录给你添加这些功能，刚才展示的这些外设都是我自己添加了功能函数之后才能控制的，那看到这里你可能会问了，既然是提前写好了函数，那这和我直接写代码控制有什么区别呢？ 它和传统的 l t 控制又有什么区别呢？我认为最大的区别就是体现在了这张图中传统的控制基本上最先进的，也就是关键词匹配， 而咪咪可乐因为接触了大模型，所以其实他是可以理解你的意图的，你可以更加模糊的去表达你的诉求，他都是可以理解的。好，那以上就是今天视频的全部内容了，如果你觉得有帮助啊，别忘了关注和三连，我们下期再见！拜拜！

普通人装龙虾到底要花多少钱？到底要买什么样的设备？今天呢，我就用自己的实战经验来给你们算明白。那我们呢，是有三台机器都在跑，二零一五年的老迈克，二零二五年的新平，还有一台迈克的工作站。先说结论，我用的不是本地模型，全是走的 api 调用，所以门槛呢，其实比你们想的低太多。 嗯，先说打底的配置吧，就是不用显卡，不用大显存，我觉得内存八 g 呢就能跑，十六 g 呢就比较稳。不管是新的麦克，老麦克 windows， 只要是能能上网就能装。然后老的英特尔机器呢，一样装，不卡也不慢啊，不调配置 再说，多少钱能够搞定二手老电脑？可能一千到两千就够用，终端的 mac 可能三到五千，也很舒服，很省心。新的呢，可能是一万以上，只是体验更好。那我觉得它不是必须的，重点来了，就是硬件呢，几乎是不用花太多的钱，真正烧钱的是 a p r 的 talk， 电脑呢，只是终端，算力呢？在云端，我给你一句实在话，不是越贵越好，够用就行。如果你只是玩一玩，写写代码，做做文案，跑跑自动化，其实一台普通的电脑加上能够上网就足够了，只有重度多开二十四小时挂着，你才需要去考虑稳定性。 那我给你总结三句话，第一呢， api， 我是 用 api 调用龙虾，所以呢，不太挑电脑基本上呢，呃，对于配置要求不会太高。第二呢，其实硬件成本是很低的，真正的成本是在 token 的 消耗上。 第三呢，就是先轻后重，先免费再付费，刚上来呢，没必要堆硬件，所以关注我，下一期我跟大家分享一下 token 的 消费到底划算不划算。

coding plan 是 啥？俗称虾粮，其实就是 token 的 套餐，因为龙虾在每一步都需要消耗 token 消耗量大，所以需要有套餐才不至于花费太高。目前很多厂商都推出了自己的 coding plan， 国内的主要有字节，阿里、腾讯、百度、智普、 mini max， kimi， 还有其他的一些公司，价格不一样，支持的模型也有区别，大家按需购买。那是不是大厂的云主机只能用自己的 coding plan 呢？不是，但如果你的云主机在部署的时候使用的是大厂提供的 open cloud 镜像，那么有的大厂的云主机只能配置自己家的 coding plan。 那 么遇到这种情况，如果你想用别人家的 coding plan， 就 需要我们自己去配置了。接下来我来演示整个配置过程。先说一下我的环境， 我用的是阿里云的清量服务器，然后呢，因为我没有其他的 coding plan， 所以 我还是用的阿里云的 coding plan， 你 们可以拿这个作为参考，其他的 coding plan 配置也是一样的。 咱先到 coding plan 的 界面，你也可以看到有一个套餐专属的 api key， 这个你把它复制下来你会用到。还有 base url 就 有两种，一种是支持 open ai 协议的，还有是支持 iso project 协议的，两种去任一种都可以优先，我们就选 open ai 的， 然后这个下面它是 coding plan 支持的模型，任选一个，把它的名字给 copy 下来，它这个名字就叫它的 model id。 好， 拿到这么几个信息之后，我们就可以去配置 coding plan 了。 来到云主机的管理台控制台，通常这个控制台呢，你看点开它的管理界面，它可以在 ui 上就直接配置，但是这里呢，你看到它不能配置其他厂家的 coding plan， 所以遇到这种情况呢，我们就需要跳入到这个系统里面去，登录到系统里面去，进入到远程连接登录， 先输入 opencloud config 命令， 进入到了 opencloud 的 一个配置的流程里面。首先选这个 getaway 的 配置 local， 这个直接默认就可以了。然后选择 model， 这里是配置模型的， 因为它原声支持很多模型，但是呢，我们用的是 code plan， 所以 我们直接选最下面，下面有一个叫做 customer provider 这个选项，选好之后，这个 api base url 就是 刚才我们复制的。把这个 url copy 进去， 好回车，接下来它需要 api key， 然后我们再把 api key 复制进去， 接下来他会问你是兼容哪一种模式协议，那么我们刚才使用的是 open ai 的， 所以我们就继续选择 open ai 的 这种兼容就可以了。 接下来 model id 就是 刚才我们选择其中一个模型的名字，一定要用复制好的这个 model id 填进去，不要填错了，这里我们直接填的是 kimi 连五， 好回车它就开始验证，看到验 refiification successful， 那 就通过了。好，后面有个 anonote id， 这里呢，因为我用的是阿里，所以就直接叫做百炼， 你也可以去根据你的 coding plan 里边看一下它的 endpoint id 是 啥。最后呢，是让你填写这个模型的别名，刚才我们是 kimi k 二点五，那我们这里的模型我随便取个名字就叫 kimi 二点五，当然你不填也是可以的，就空着也可以，然后这样模型就配置完成了。 continue 好， 最后把这个网关重新启动一遍。 open cloud restart getaway restart open cloud getaway restart。 好， 网关启动成功之后，我们可以先进入到 open cloud t u i 这个命令，进入到一个 t u i 的 界面，这个界面可以快速验证和它模型开始对话，跟龙虾开始对话， 问一下 hello， 看他是否有反馈。好，他回答我们了，那证明配置是成功的，那么你也可以看到，在这个右下角显示了是 k m 二点五， 那我们再问问他，是不是真的用了 k m 二点五这个模型。 哎，他反馈了，用的确实是 kimi 二点五。好了，这样的话呢，你的 coding plan 就 部署到云端了，那么接下来呢？因为 coding plan 里面支持好几种模型，那么我们如何把其他的模型也配置进去呢？ 你可以看到啊，在一些 coding plan 里面的文档里面啊，它会告诉你配置这所有的模型，它会给你一个接收文件，你把这个接收文件啊全部给拷贝下来， 包括这个简短的说明啊，都可以一起考。然后把这一段全部丢给刚才这个模型，告诉他，你说请按照这个文本这段话，把这个所有的模型都配置进去。 好，接下来我们的龙虾就根据你提供的文档自己配置其他的模型， 这块要花点时间。当然了，这块除了在 tui 里面，你也可以在 web ui 里面，或者是你的飞书已经配好了，你甚至在飞书里面跟 openclaw 去对话，把这一段对话全部丢给它都好。最后配置完成，它自动重启了网关。 好，我们可以看到这个网关全部都已经更新了，配置也都更新了，我们再来跟他确认一下。先问一下， hello， 看他是不是有反馈。好，他有反馈，他并且告诉你，哎，我这些模型都已经配置成功了，那我们来尝试一下换一个模型，那么这里我们会换 mini max 二点五吧， 直接跟他说，请帮我们把模型更换为 mini max 二点五， 看它是否能更换过来。 诶，成功了？好，你再确认一下，看它是不是真的成功了。好，这里面右下角已经显示了它是用的 mini max 二点五。那我们再问问它是不是真的 啊？你现在用的什么模型？看它的反馈啊。他说，我现在用的就是 mini max 二点五。好，这次 coding plan 就 全部配置完成了，大家看看还有没有什么其他问题，欢迎在评论区交流。

你知道养一只龙虾究竟要花多少钱吗？如果你没有算过经济账，我真的劝你千万不要一时冲动就想着去养一只龙虾。我们首先来说那种一心想要部署自己的 open club 的 人，他也分两种情况来看，第一呢，就是选择本地部署，也就是把 open club 部署到你自己的电脑上。 当然，想养好一只龙虾，你总得有一个像样的虾龙吧？那现在最主流的配置呢？就是低配版的 mac mini 四千三起步了，高配版直接上到一万，这还不算完？如果呢，你不想自己折腾，找一个靠谱的袋装师傅是几百到七千块钱不等，那到这硬件加安装，你最少已经花出去五千块钱了。 我们再看云端部署的这帮人哈，他直接使用阿里云、腾讯云这样的平台提供的一键部署服务，就不需要复杂的配置环境了，比较适合新手去布置 openclo。 但是呢，你需要租一个云平台，轻量使用的话，月成本是在五十到两百块钱，重度使用的话，一个月可能要花到上千元。 那选择以上的两种部署方式，你就可以完成你的 opencloud 部署了。恭喜你在这获得了一张养虾资格证。 但是真正的烧钱游戏呢，也才刚刚开始。这两种部署方式的 talk 消耗都是需要单独计费的，你就把这个 talk 哈理解为是 ai 世界里的电费。 简单来讲，你每跟 ai 说一句话，它都得按字数给你收费，中文的一个字要耗一到两个 talk。 而 openclaw 每次启动，光热身就得吞掉几千甚至几万个 talk 了。什么意思？你的车还没有起步呢，五块钱的油钱就已经没了。 有开发者实测过去，刊写一份简单的调研报告，算力成本大概是十块钱左右，极端情况下六个小时就会花掉一千一百七十二块钱。还有人第一个月就烧了一点八亿头，肯账单就得两万多。那当然呢，还有第三种部署方式，也是现在比较流行的，就是选择 kimi kong max kong 这样的包月订阅服务。 它是一种一键打包的服务哈，也是现在被国际媒体评价为是美国所有云计算巨头都没有做到的事儿。 以 kimi koala 为例，它的会员费呢，是分为四档的，四十九、九十九、一百九十九、六百九十九，每月权限等级越高呢，就能够并行处理的复杂任务越多。从一百九十九的等级，你就可以开始养龙虾了。 这个方式好聚好散呢，你不需要自己去部署 open koala 的 开源项目了， kimi 和 mini max 已经帮你在大模型当中部署好了 open koala， 但是它们不单独售卖云平台的租赁服务，也不会去计算按量计费的 top 成本，直接给你一键打包到这个月订阅费里。 那以上三种方式哈，无论你选择哪一种，这么看下来，他都不是零门槛零成本的。所以我劝你千万不要陷入到龙虾焦虑里，不要被那种刷屏的龙虾神话洗脑， 也不要觉得别人都在用了，我不养一只是不是就落后了？你得先算清楚这笔账，想清楚自己的实际需求，再决定要不要入坑。最后呢，给你附上了普通人养虾指南，记得截图保存哦！

开特斯拉养龙虾，我宣布 macbook neo 就是 苹果专为 openclaw 设计的电脑，虽然 neo 配置低的可怜，四千多的售价其实并不划算，但我要说用了国补和叠加各种补贴之后，到手只要一千五呢！自然了，把我特斯拉点了，我都夸它暖和。有人说同样是四千多的价格， mac mini 不 香吗？我承认 mac mini 配置更高，但是别忘了还得配键盘、鼠标、显示器， 实际成本不止四千多，而且 mac mini 是 二百二十分交流供电，而 macbook neo 是 电池加 type c 供电。给你们看，插在特斯拉手机充电口的充电功率比原装二十瓦充电器都快。因为这款笔记本用的就是老款 iphone 的 二十七瓦电源管理芯片， 只是为了降低成本，赠送了二十瓦的库存充电头。所以只要你不是专业视频剪辑、三 d 渲染、客户端编程，那么这台电脑完全能满足日常使用。 对于我说的是客户端编程，比如 ios 和安卓不行，但是服务端编程比如 python， go long 是 完全可以的。你们看，龙虾已经装好了，下条视频教你如何用一台小型家庭服务器实现完全免费的本地龙虾大模型算力，以及如何让龙虾控制咱们的特斯拉。

养龙虾养龙虾，最近都在养龙虾，什么配置的电脑适合养龙虾？来我直播间我就告诉你。龙虾分为两种，第一种是部署在线上电脑，配置要求很低，需要网络稳定。第二种是部署在本地电脑，配置要求也不算高。 先说第一种，注意操作系统最低要 windows 时配置要求很低，基本上能打字的电脑就可以流畅使用线上龙虾。再看第二种，核心部件，要求为标准电压或满血功耗，十六 g 起步，三十二 g 更好，这样就可以满足了，有独立 显卡的配置，可以更快的得到结果。通过这个要求来看，联想的二零二四款、二零二五款以及未来的电脑都可以流畅跑本地龙虾，赶紧来我直播间吧！

养龙虾不需要太高的配置，你看我这个小的相称派三 b， 我 也养了只龙虾，运行非常良好，而且权限不像 mac 电脑那么麻烦，需要申请它。这权限都有开放的。 所以说养龙虾不要搞太高的配置，如果说你没有本地训练的需求，你就用这种小的主机就 ok， 这才两三百块钱。

本地部署一只小龙虾的成本是多少？这个是我家里部署的 open club 福气啊，里面住着一只叫菲瑞的龙虾。嗯，它的整个成本呢，其实也没有很高。嗯，首先 cpu 选择的是英特尔 i 三的九幺零零 t， 咸鱼的价格大概是一百二十元左右。那么选择这颗 cpu 的 原因呢，就是它的性能足够，并且功耗很低，大概只有三十五瓦左右，就算你整天开着也费不了多少电。并且呢，这个 cpu 它是原声支持到 windows 十一的， 对于小白来说还是很友好。嗯，主板你选择一个九代 u 接口的就差不多了。某鱼的价格大概是一百二十元。那么内存，如果你是在 linux 上部署的话呢，你至少需要四 g 的 运行内存， 如果你是在 windows 上，则至少是需要八 g。 呃，现在的内存价格越来越高啊，一条四 g 内存已经涨到了一百四十元左右。 呃，内存呢，是一笔巨大的开销。那硬盘倒是无所谓，你用机械或者固态都可以，一百二十八的固态大概是八十块钱左右。电源用三百瓦足以，二手价格大概是四十块钱，机箱不是必需品，二十五块钱左右。 综上所述，如果你用 linux 系统部署，那大概是五百二十元左右。如果你用 windows 系统，则至少是需要六百六十元左右。呃，这用大模型的费用可以从各个厂商的 callin plan 里边去啊，基本上都是四十块钱一个月。

安装龙虾，养龙虾，那么我更加会推荐去使用一台闲置的电脑，那么这台电脑的话呢，是我八年前的，然后我格式化了，准备重新的去再养一批龙虾，那么这不是我的主力的电脑，那么主力电脑的话呢，我个人不推荐， 那么其实我比较推荐使用苹果电脑，用 macos 去使用，那么会更加去贴合这个龙虾的这个生态吧。啊，虽然我也有这个 windows 的 电脑，但是 windows 的 电脑的话呢，它使用起来的话呢，会有些地方会有一些小问题， 那么如果说你没有苹果电脑，那么你只有一台主力机的话呢，那么也可以去考虑一下，去购买一下官方的，那么像官方的最新的这个你有，那么他的这个 还有是 mac mini 啊，其实也可以去使用啊，像这个 mini 的 话呢，它这个是没有显示器，没有键盘，你是需要去配的，那么对于它的这个配置啊，那么内存 还有是这个 cpu 啊，是完全够用的，那么如果说你的这个键盘和显示器比较缺，那么你可以去考虑一下，这个你有啊， 那么这个最新款的 neo 其实也是可以的，那么价格和这个 mini 是 一致，只不过它的这个配置啊，就是内存，还有是它的 cpu 会略低一些啊，那么这个是两者的区别，可以按照自己的需求去看。那么整体来讲的话呢，我我觉得其实还是用这个 啊苹果电脑去当你的这个龙虾养殖基地会更加的好一些。呃，后续的话呢，我也会逐步的去出一些啊视频让大家去啊，帮助大家去把你的龙虾去养的更好，可以形成一个以个人为单位的这种艺人有限公司。

养龙虾要不要买新电脑啊？最近很多朋友们来问我，这个要不要买一台三万多的游戏板来养龙虾其实不必要，就是如果你的电脑是三年以内新买的， 那么养龙虾是完全够的，龙虾本身它的算力都是调用的云大模型，本身呢， 他不会在你本地有很大的计算开销，所以买一个很基础的配置或者用已有的电脑都是可以跑的。但有的朋友们说，我想让龙虾变成我的非常得力的助手，那这个时候你可能需要考虑 买一台新的，以及你要考虑的是你要买哪一种电脑，是一台台式机的机箱或者是一个笔记本电脑，怎么选呢？ 龙虾有一个特性就是他只有当你的，他只有当你养龙虾的，这台电脑在正常的运转，就是他没有睡眠，这个情况下谢谢他才能够给你提供服务。 所以如果你是想在白天上班的时候或者你醒着的时候来用龙虾，那你买一台笔记本是 ok 的， 那如果你想让他二十四小时不间断的跟你干活的话，那还是推荐你买一台台式机，那这个时候呢，你的电脑就不要断电了，你睡着的时候他也在帮你干活，睡醒了你就可以检查作业。 至于买哪一种台式机呢？其实当前最好的选择还是 mac mini 最基础的这个配置，最近也是因为龙虾这么热，所以导致 mac mini 出货特别的慢， 而且二手市场现在加价已经比新机还要贵。那我个人的判断呢，就是大厂的云龙虾大概率都会成为大家体验龙虾的这么一个过渡版本， 当你体验过大厂的龙虾之后，一般会走向两个方向，第一个就是龙虾对我没什么帮助，后边我也不需要再用，也就不需要继续去花冤枉钱了。 第二个就是你会觉得龙虾对你的改善特别大，那这时候你再考虑去买一台电脑，归属在本地啊，相信会给你带来更大的收益。

哈喽，大家好，我是老马，从今天起我会用这个账号分享自己养龙虾的一些经验和心得，也希望大家在评论区和我一起互动。 现在是北京凌晨四点二十二分，我刚刚把我的第一只龙虾部署在了我的电脑上。我们这一期我就先简单先讲一下我们如何选择部署的环境吧。 所有打算自己养龙虾的人都会面临第一个问题，我们该把龙虾部署在哪呢？部署在云端还是部署在本地？ 这是我们会面临的第一个问题。那我先说我为什么会选择部署在本地？第一，我认为养龙虾是一个长期的事情，你一旦部署在云端，就意味着你要长期的去交服务器的费用。 第二，部署在本地龙虾能做的事情更多，他能操作本地的文件，同时能操作本地的浏览器等等，给未来留出了更多的可能性。第三，成本上是完全可以接受的。好，说到成本，我们就说到了第二个问题，如果你选择把它部署在本地， 你需要选择一台什么样的电脑呢？那还是我来说我这次的选择，我认为我的选择是目前在我认知范围之内是性价比最高且没有之一的一个选择。 我不到一千八百块钱，一千七百九十九块钱，我从海鲜市场淘了一台 m 一 芯片的 mac mini， 我拿它做我的龙虾的虾壳，为什么是这样选择呢？首先， mac 系统是龙虾最好的生态，这个毋庸置疑，而且也是我本人一直非常喜欢的苹果的系统。第二， m 芯片的 mac mini 是 功耗非常低的， 这台机器七乘二十四小时的运行，一个月的电费也就五块钱，完全可以忽略不计。第三点， 如果说你不打算把大模型的算力放在本地的话，你再用云端的大模型的算力的话，那走的都是 api， 那 也就并不需要机器本身有多大的内存或者显存的能力。 我自己的判断是，个人如果是打算用本地的电脑去跑算力的话，很有可能是跟不上时代的，因为大部分软件也太快了，你就算现在用 m 四芯片的 mac mini 跑算力 用不了多久，可能也跑不了什么太好的最先进的那些模型了。所以完全没必要把算力放在本地， 带来那么大的一个层面的投入。毕竟龙虾这个东西现在也是刚开始，我们都是抱着尝试和熟悉的态度来做的，未来一旦熟悉了，确实有需要我们再投入也不迟嘛。 当然这也只是我目前的想法，而且我的龙虾也刚刚部署，还没开始用，那未来会发生什么我也不清楚。嗯，也希望评论区大家跟我一起交流起来，你们都把龙虾部署在哪了呢？另外，另外我还想分享一个很有意思的事情， 这一台呢，就是这次我部署龙虾的 m 一 芯片的 mac mini， 这一台呢， macbook pro 呢，是我用了很多年的一台 mac 笔记本电脑， 最有意思的就是它俩的键盘和鼠标是可以互通的，大家看我现在操控的是这个触控板，但是鼠标呢，是可以挪到 这一台电脑上的，这个屏幕连的是 mac mini， 这里边的系统是这一套，而这个鼠标和键盘， 我一旦把这个输入框放在上面之后，我这边再去敲笔记本电脑的键盘，上面就打出字来了，好神奇啊！而且这两台电脑我随时用 ctrl c、 ctrl v 复制和粘贴的效果都是可以直接互通的。 苹果的鞋做这块做的还是真的太好了，这样的话我每天并不需要给这台 mac mini 另外采购鼠标和键盘就可以完成这个操作了，非常方便。 好，今天第一期我们就分享到这，我们下一期再说我们到底是怎么捕鼠龙虾的，拜拜。

你是否也为养龙虾而烦恼啊？我刚才试了一下，咱们这个龙虾线上 toking 太贵啊，根本养不起。但是要想用本地模型啊，你的本地模型小龙虾是不是傻傻的呆呆的？那是因为你本地步数太小了，四 b 八 b， 那， 那龙虾简直就跟啊幼儿园的小学生一样，想要部署本地大模型啊，首选枪神九 plus 超净版啊！我刚试了一下，部署三十 b 以上的本地大模型啊，六十四 g 两 t 加五零九零显卡 绰绰有余啊！还有一款就是咱们的幻 x 啊，幻 x 的 一百二十八 g。 我 刚看了一下啊，一百二十八 g 内存，如果你又放到台式机上，光内存的价格就已经 将近一万二三的价格。但是咱们现在换 x 的 笔记本啊，显存又高，内存又大，一百二十八 g 版本还可以同时叠加补贴的价格，现在两个 w 都不到，而且还有学生优惠啊，又方便携带， 轻轻松松啊！本地部署大模型龙虾啊，让你的龙虾啊比别人又聪明又快，而且还不用耗耗，耗费大量的 tucker 啊，不用耗费资金就能帮你办事啊，这样的下属谁不爱？想要预知详情，赶紧点我主页！

用 macbook 或者 mac mini 来养这只 ai 龙虾靠不靠谱？今天森哥给你们盘一盘啊，我先自我介绍一下我是干什么的，我是卖二手苹果笔记本的，所以呢，我说的话应该还是啊有点参考价值的。我先说我的结论呢，没有必要专门买一台 macbook 或者 mac mini 去专门养这个 ai 龙虾。如果说你已经有一台笔记本了，或者有一台这个 呃台式电脑了，直接用你当下的台式电脑就可以了。首先我们搞清楚下大火的这个啊，台式电脑就可以了。首先我们搞清楚下大火的这个啊，台式电脑就可以了。首先我们搞清楚下大火的这个啊，台式电脑就可以了。首先我们搞清楚下的代理 传统，我们用的 ai， 比方说豆包也好啊，或者 d p c 也好啊，你是要通过你跟他对话，然后他给你答案，你去再通过这答案你去调整你的这个方案或者做的事情。但 ai 一 准不一样，它相当于一个代理 你，你让他去做这个事情，他会自动通过连接 ai， 然后他帮你完成。打比方啊，如果说你想要去让他完成一个客服的工作，你请一个客服可能要花四五千块钱，那么如果你在下面养了一只龙虾片安装好的话， 他有可能能帮你完成客户的工作，并且可能会玩的完成的比这个普通人更好，因为人需要休息，需要上班下班，但是哎呀，他不会累。那么刚好森哥最近呢就在研究这个东西，所以最近很多人找森哥淘机嘛，对吧？我的啊，小红啊，小斗啊，还有那个 啊，小蝴蝶都很多人来私信我，所以很多时候我的这个私信回不过来，我还研究了蛮久，翻译了很多资料，发现呢，现在我想用它来完成的工作其实是完成不了，因为他现在不支持去接入 微信啊，就是腾讯的东西都不只是接入，所以他没有办法带你去完成微信上面的任何回复或者操作，点赞都不可能去完成。所以这就是曾哥的第一个观点。当你有一个想法想去用这只龙虾去完成的时候，你可以先去验证一下他到底能不能做。不要是先把这个麦 mini 或者 啊麦克风买回来了，把工具买回来发现用不了又把它卖掉，很浪费。那我再发现他不能去做这个客服之后，我就 想着他能不能帮我去处理一些表格和统计。因为最近后台很多人找森哥去呃淘机型嘛，所以呢，我就要把所有的这些粉丝呃的一个顺序，还有下单的这个名字啊，地址这些东西帮他规整一下。这个还蛮花费时间的，我就看他能不能去弄表格，那我发现这些简单的表格接入他是能有权限去处理的。 那我就在我的 macbook 还有我的 windows 台式电脑上面，我都去装了这个 ai 去尝试一下。那森哥跟大家讲一下，在 macbook 还有这个我的 windows 台式笔记本上都装了之后，做同件事情的使用体验区别在哪里？听好了， 没有任何区别，注意是没有一点点的区别，在 macbook 上面完成的跟在台式电脑 windows 完成的是一模一样。为什么很多人说这个 macbook 跟 mac mini 会更好，一直在推这个东西呢？低是因为它的能耗低，就比方说你同样的开一天这个 macbook 或者 mac mini， 它耗电量非常少， windows 笔记本的话，如果要我的那台四零六零的话，可能的电量可能是它的呃，十倍，二十倍可能都不止。问题又来了，你要先看你自己的使用场景跟时长，如果你只是像森哥一样处理一下这个表格，那么每天可能就花个 几个小时，甚至都不用半个小时，那么完完全全没有必要。因为那么一点点几毛钱的电费，你再去买一个几千块钱的 mac mini 或者甚至上万的 macbook pro， 完全没有必要。真的，我觉得但凡森哥我的心黑一点点的话，我觉得现在我已经接了三四十台这个 mac mini 或者 mac pro 的 一个订单，但是我没有这么去做。为什么呢？因为我觉得 买数码产品大家一定要看清楚这个需求，你需要的话去买，不需要的话完全没有必要去买。现在赚钱不容易，对不对？但是说句实在话，森哥我本人对这个 ai， ai， 不 管是不是小龙虾或者其他出了一些代理， 我是非常非常期待，因为现在我开始去慢慢有一天忙不过来。然后呢？我其实之前创过业，所以呢，我踩过的坑就是我不会去管理员工，就是我不怎么会跟人去打交道，我对这个屏幕还好，我还蛮涉恐的，所以 如果这个 a 准，如果真的后面能够接受一些主流的沟通软件，我一定会去第一个去尝试。还是那句话吧，如果当你有一台电脑的话，你先去尝试一下它到底能不能用，能不能跑？如果是真的能，或者是真的你能够频繁的使用上，并且能给你创造一点点价值的时候， ok， 我 们再去购买设备啊，不要因为一个想法 啊就先买了一堆设备，然后去拾回，没有必要。好吧，这里是深哥搞基，希望这一期的分享对你有帮助，感谢关注。

最近很多想玩 open call 的 朋友问我是不是得先买个 mac mini 或者搞台高配电脑才跑得动？今天专门给大家避个坑，新手小白完全没必要为了养龙虾专门去买新电脑，为什么这么说？主要有三点，第一， 龙虾不挑电脑，无论你是 windows 还是 mac， 其实都能装。很多人推荐 mac mini， 主要是因为它功耗低，像个省电的小盒子，而且配置不错，适合当二十四小时在线的 ai 助手。但这不代表普通电脑不能装，只是大家偏好不同而已。第二，算笔电费的账，高配台式机确实功耗高，常年开机费电，笔记本一直插电跑， 对电池也不太好。如果你只是刚开始尝试，真没必要为了省这点电费先去花几千上万块买新电脑，那电费得省多少年才能回本？第三，给新手的实在建议租云服务器， 安装在自己电脑上可能会有安全问题，但是可以安装在云端租一年云服务器，相当于给龙虾涨了个二十四小时 在线的房子，不仅省电安全，还不用担心自己电脑死机断网，更不用愁数据安全的问题。真正玩明白了，再考虑要不要添置硬件也不迟。还有什么有关 openclaw 的 疑问，大家发在评论区，我会给大家一一解答。

最近这几天 open close 彻底火了，小龙虾一夜之间成了大家的焦点，各大平台都被刷屏了，线下也是大家闲聊的焦点。昨天琪琪接待了几位上门客户，进来就说是要做本地部署，要安装很多软件，说的非常专业。 这个时候琪琪就感觉我们的知识储备太少了，虽然说是 it 行业的，但是对于这些，这个时候就知道我们还需要学习的地方太多了。好在客户自己说他研究过配置，自身比较专业， cpu 要求核心线程大的客户自己指定的英特酷睿 u 七二六五 k， 台积电三纳米 n 三 b 工艺制成二十核二十线程，还自带核线。 cpu 在 本地大模型部署中基本上是属于兜底的作用，因为一旦显卡能力无法被发挥， cpu 就 要承担起全部的矩阵运行，所以说性能就需要变得非常关键。 一般来说，大模型对 cpu 的 要求主要看两个参数，第一是核心数量，单核性能如果只是跑一些小模型，普通的八核十六线程基本够用，但是如果你想要跑三十倍、七十倍甚至更大的模型，那 cpu 的 线程就是越大越好。英特酷睿 u 七二六五 k 无论是从性能还是价格上来说都是不错的选择， 一百二十五瓦基础功耗最大加速功耗 m p p 二百五十瓦，然后我们给推荐的库里奥 p 六零 t 双塔六热管散热，客户说他们部署的对内存跟显卡显存要求比较高， 内存至少要六十四 g 以上的，考虑到现在内存价格比较高，客户选择了海盗船三十二 g 六千乘二的内存，考虑到后期内存需要升级，我们推荐了四根内存插槽的卫星 b 八六零 m g m plus wifi， 采用十二加一加一加一路智能供电设计，六层服务器级 p c b 扩展型 v r m 散热片七 w m k 导热垫片 m 点二冰霜铠甲，后置接口包含五 g 网口 wifi 七、无线网卡，蓝牙五点四，数据接口丰富。客户说他们要用的软件对显卡的要求特别高，最少都要二十四 g 以上的， 二十四 g 以上的卡恩卡里面就只有五零九零 d 了。大家都知道这个型号的卡价格都在两万左右了，但是客户说预算比较紧张，我们推荐了明轩英特二 pro b 六零四十八 g 算力显卡， 这张卡双 g p u 设计，四十八 g 大 显存，涡轮散热，覆盖制造、交通、医疗、政务等多行业场景。 a i g c 应用需求，对于视频创作、三 d 设计和渲染也是轻松应对。二十四 g 的 价格才六千出头，四十八 g 的是一万两千 多，所以从性能跟价格上是不错的选择。固态硬盘这边本地部署推荐 nvme 固态，我们这边推荐给客户的是雷克沙战神 e t 读速七千四百 m b 每秒，整套配置下来价格两万出头，客户非常满意。 客户说之前预想的是一个显卡的价格可以买到整个电脑，毫不犹豫的下单，让我们安装好系统就是越纯净的越好，客户自己回去写代码， 安装自己需要的软件，通过这个配置让琪琪真的感受特别多，最大的感受还是对于现在最新的 ai 知识储备太少，刚开始我连什么事养龙虾都不知道，看来我们还是要多学习新的知识领域， 因为 ai 毕竟是未来的一个趋势，所以小伙伴们咱们一起学习起来吧！欢迎小伙伴们评论区留言讨论哦，需要大模型本地部署的小伙伴也可以来咨询讨论，琪琪以及咱们团队的小伙伴最近也会针对这个重点学习一下。好啦，以上就是我们今天的视频啦，咱们下期再见啦，拜拜！

如果你当下对 open call 的 部署和卸载你还不太明白的，那你先不要碰。第一，咱们普通人有没有必要去安装 open call？ 第二，本地部署和语音平台需要什么配置？第三，哪些人又不适合用。 那简单的理解了， open call 跟别的 ai 的 区别就是别的 ai 像豆包，他可能是你问，他答给你建议和方法，但是 open call 是 直接帮你完成指定和任务。如果你是想 长线官方给你的最低要求是你的 cpu 只要是一个两核加上四 gb 内存啊。显卡就不说了嘛，因为大部分人现在显卡肯定都是 ok 的， 这个要求大部分也能达到。那第二点，做一些终端的事情。这边的要求我建议是六核 核心 cpu 加八 gb， 然后搭配一张类似于三零六零这样的显卡，你就可以用它去尝试。哎，跑一下代码， 做一下脚本，做一下脚的编程。那第三点，高端一点的这边竟然是八核的 cpu， 三十二 gb 内存显存的容量八 g 到十二 g 是 起步嘛？ 当然，如果你这里实在差一点，你单根十六 g 或者是双根十六 g 也能去跑一跑。哎， open call 或者是哎呀，对我的硬件要求没有那么高，为什么呢？因为我们这里会涉及到一个东西叫云平台，我们向云平台租借算力来完成你的事情，所以本身对你的电脑配置要求没有那么高。 所以现在为什么有很多公司，他们自己搭建了很多服务器，向网络上出借它的算力给大部分的消费者来使用。就你的电脑配置，哪怕没有那么好，但是你租用它的算力，你也可以完成你想要的事情。 本地不熟的人，你是要对 open call 或者是一些 ai 软件是当下比较依赖的，你是确实可以通过它来完成你的工作需求，并且呢变现的。 那这样的人你肯定是要自己有一个非常好的设备，不需要再去租借算力了，因为他会涉及了一个概念叫 holcon， 你 每用 ai 软件完成一个指令，包括你每租借一个算力会产生一个费用。那我既然自己都需要长期干这个事了，我肯定就不用再租了，不划算，我自己买。 那既然是本地部署 cpu 这都这个东西，你是能多核就多核，多现成就多现成了。那多核的 cpu 很多啊，你比如像什么十二核心，包括像什么二八五 k， 很多这样高端的，包括 m p 九九五零叉，对吧？这个咱就不多说了，看你预算来行事。内存个人建议是六十四 g 是 个标配， 那网上还有很多一百二十八，对吧？甚至还有两百多 g 的 呢。显卡，显卡这个地方一定要是大显存的，那当下大显存的显卡首选一定是五 零九零，因为他给到了三十二 g 的 显存，那当然四零九零也行嘛，四零九零也是个高端显卡嘛，他的显存也够多嘛，对吧？那你相对于五零八零的十六 g 显存来说少了一点，你去完成一些你的顶级算力大了，模型就不太够。 那么还有一些专业的工作在显卡就是预算更高的人了，你比如像 r t 叉两千，或者是 r t 叉四千，当然 cpu 也是嘛。 cpu， 我 们刚刚说到多核心多现成，还有哪个 cpu 很 屌啊？现成撕裂者吧，对吧？撕裂者， 当然这是看你预算的，但是总体的预算我们给大家初步估计下来啊，你得达到这个数起步吧，五万块才能达到一个 比较高端的电脑配置的运行一个基础。那么还有以下的这一部分人，我觉得你不太适合用，包括第一点，你没有备用机， 因为国家也发不过风险提示，他有可能会越狱，删掉你这些重要文件和重要邮件。如果你只有一台电脑，而且又很重要，你部署了，把你的文件删掉了，你去找谁说理去， 对吧？还有第二个就是现在它的部署有一定的难度，大部分人是不会的，所以会请人上门安装，安装需要花钱，卸载也需要花钱，那当然最后使不使用看你自己，就算你不需要它也可以去了解一下，因为我觉得未来这个 ai 的 世界，它真的在生活中无形的帮助我们太多了。

这是一台二零幺五年买的 macbook， 已经在角落吃亏好多年了，今天我要重把它重新打开，让它重获新生。可以看到它真的很旧很旧了， 八 g 的 内存，然后版本 macos 居然是十二点七点六的。好了，我已经把它装好了龙虾。 很多人觉得现在玩 ai 大 模型必须得买最新、配置最高的电脑，其实真不一定，我给这台老古董装上了 open cloud， 你 看，嗯，一下子就装装好了。 然后现在看看它的运行速度怎么样？我用的模型是 kimi 的 二点五， 看看这运行速度其实也不怎么卡，响应非常的丝滑。你可能会问，这么老的设备为什么还能够带动得起大模型？ 但是秘密就在于它是通过 api 连接了线上的大模型接口，所以你的电脑只是一个负责提问和显示的传话筒， 真正进行复杂计算的是在云端的超级计算机，所以只要网速跟得上，本地配置根本不是问题。家里有吃灰的老电脑，可以拿出来赶紧试一下喽！