gemma4手机部署怎么调成中文

今天给大家带来手机本地部署大模型，无需网络支持 ios， 安卓无需特殊网络环境。当然了，今天部署的是谷歌最新发布的模型，小模型的性能大家都懂得，娃娃可以正当生产力，还需要等待发展一段时间，和电脑的本地部署是一个道理。 那么我们先进入 ios 的 教程其实非常非常简单。首先先进 app store 下载如图的应用 google ai edge gallery， 安装好之后，我们直接打开进入 ai 对 话， 会发现我们首次运行的时候会让你下载模型，因为我手上的这台设备是 iphone 十五 plus， 因此我选择下载这个折中的它推荐的二点五 g 的 模型， 等待它下载完成之后，我们可以和它对话看看。这个时候我进入飞行模式，把网络给关掉，它是完全本机运行的，会发现我们已经可以和它对话了，只不过在运行的过程中，它可能有点微微发热。当然了，小模型的智商就是这样，和它进行一些简单的对话是可以的。 那么接下来我们进入安卓的部分，然后我拿来做演示的这台手机是荣耀八零二， 在国产的安卓机上，我们有两种安装方式，第一是通过 apk， 也就是安装包进行下载，第二种方式就是你需要一些手段，对吧？上网的手段，然后进谷歌商店里进行下载，下载好打开之后和 ios 里的使用是一样的，我们首次进入的时候，点击下载模型，同样还是这个二点五 g 的， 然后就可以和他进行对话，我们可以问两个问题来看看效果，嗯，就比如说我离加油站五百米，我是应该开车去还是走路去看看他怎么回答？ 最后我们就会发现没有说必须开车去，对吧？去加油站。所以说小模型的这个智商这一块肯定是和 ap 还远远比不了， 但是这也代表着这给我们一种可能性，随着科技的发展，模型的发展以及手机硬件性能的发展，拥有一台纯本地部署的 ai 助手将成为可能。那我们今天教程就到这里，非常简单，我们下期再见。

公主，你现在看到的就是谷歌最强的开源模型加码四，可以看图，能听音频，也有不错的推理机制，最重要的是完全免费，给我几分钟，从零开始，将加码四部署在自己的电脑上。我们直接开始 先花一分钟和大家聊一下贾马四是什么？它是谷歌刚发布的开源 ai 模型，跟商业版的怎么奈同根同源，你可以理解为谷歌把自家最强的 ai 技术浓缩成了一个免费的版本，直接送给你用。 那么它好在哪里呢？三个点。第一，多模态，不只是聊天机器人，你可以发图片让他看，发音频给他听，还能写代码。 我们可以看看这张表格，横轴是模型的参数体量，而纵轴就是性能表现。贾马四以满血版的性能表现和千万的三百九十七 b 的 模型能力基本持平，关键在于它的体量只有千万的十分之一，这真的非常夸张。 第二，完全免费，不用充会员，不按 token 收费，并且可以商用，你可以模改它做成各种有意思的本地模型，拿去做产品也没有任何的问题。第三，隐私安全，因为跑在你自己的电脑上，所有的数据都不会出，你的电脑拿它处理合同，财务，私人物件，不用去担心泄露。 ok， 我 们直接动手。你现在只需要打开一个浏览器，然后把它放到全屏上，直接官网上搜索欧拉玛点 com 啊，然后这个东西就出来了。然后你只要点击整个画面的一个右上角 download， 看到没有？然后你可以选择你是 mac os 系统还是 linux 还是 windows， 我是 mac os， 那 你就直接点击这个 download from mac os， 然后我们就可以看到这个画面上的右上角应该是会有个下载的链接， 然后等它下载好就可以了，因为我这边其实已经安装好了吗？那么我这边的最终的一个输出效果的话，大概是在这里。你们下载完了之后，打开你们的桌面上的欧拉玛，你们看到的应该是现在这样子的一个画面，那就说明你已经安装成功。 佳马仕一共有四个版本，你可以根据你的电脑配置进行模型的选择，模型的能力越强，所需要的配置就越高。对于内存小于三十二 g 的 玩家，我建议大家直接安装一四 b， 三十二 g 及其以上，可以试试看二十六 b 和三十一 b 的 参数量， 其实这两者模型的能力大通小异，如果你是为了极致的精度，可以选择三十一 b， 但是在我看来，二十六 b 呢，其实是一个非常甜点的位置，达到了速度和精度的一个平衡。如果你不知道你的电脑内存是多少，这里针对 mac 用户，你可以选择终端输入这行命令。 而 windows 用户你可以点击 win 加 r， 点击回车，召唤出来你的终端以后，然后再输入这个命令，也可以显示出你的内存。选择好对应的模型，我们只需要打开终端，和刚刚一样的步骤，根据模型输入指令直接回车即可。等待模型下载好，打开你的 oala， 选择模型就可以开始了。 ok， 我 们打开我们欧曼的软件，你点击这里，然后往下滑，你就可以看到你刚刚已经安装好的这个佳马仕。我们来问他一个很有逻，就是说很有那个逻辑陷阱的一个问题，就是我今天要去洗车，但是只有一百米，你觉得我是走路去还是开车去？ ok， 我 们来看一下他的一个答复是怎么样子。 这是一个非常有意思的一个逻辑陷阱题，我们可以从不同的维度去分析。逻辑层面上来说，必须开车去， ok， 这一点已经很棒了啊。 那如果说是从脑筋急转弯角度上来说，他说如果你走路去，那么你是在散步，而不是在洗车。哦，也就是说他分为了三个维度，一个是脑筋急转弯，一个是实用主义层面，还有个就是逻辑层面。我们来看一下他这个佳马仕的这个逻辑能力。哎，你还真别说这小参数，但他的表现还是不错的。 那么 jamas 它的一个很大的优点就在于它其实是支持这个多模态的。我们来不妨给他上传张图片，我们来看一下。 ok， 那 么我们上传一张什么图片呢？哎，上传张这个图片，你们看怎么样啊？就是这是一朵花，然后有个太阳，有一本书，我们来让他看看。我说，啊，描述一下， 描述一下这个图片，我们来看看他的多模态识别能力怎么样？说实话，本地具有多模态识别能力的模型，而且是能够你自己去模改的，其实并不是很多。我们来看一下。 ok， 一， jeff 二，然后 jeff 三，给了几个他看到的一些画面。好，我看他现在在思考和输出。这张画面充满了诗意，唯美且带一丝忧伤。 画面主体是一本翻开的书籍。哎，确实是对的，背景与中景是一个画面，然后呢，躺着一只洁白的玫瑰，然后背景是有一个夕阳，散发出这个温暖的金橙色光芒，哎呦，很不错，你们发现没有，是不是很棒？就是说他好像 表达的还是很到位的，但是因为呃，我其实本来还是想测一下这个关于音频识别和这个视频识别的，因为这个佳马仕它也是支持视频识别的， 但是因为欧拉玛官方不太支持，所以大家可以自己去谷歌 as do do 上面去玩一玩。所以总的来说，其实通过这么两个比较简单的测试，它当然不够严谨，而我觉得感受来说的话，这个香奈儿丝还是 真的是能够在本地帮我们处理一些比较复杂的一些任务的，就是在文字层面以及去多模态识别能力上来说，是一个比较抗打的模型。 看到这里相信你一定会明白， olama 本身是一个模型管理器，你当然也可以不用贾马四，你可以选择开源的 deep stick， 千问等等，其他的开源模型还是同样的命令，一键配置就可以了。 本地捕鼠的最大优点就是保护你的隐私，模型的使用不会受到任何的限制，同时也可以支持模型的微调，让它更合你的口味。下期我打算教大家小白如何从零到一，微调自己的本地模型，感兴趣的可以点个关注，我们下期再见。

一分钟让你搞清楚关于全球最强开源模型 jam 的 一切。最近谷歌开源了 jam 四，我将用四个问题 让你清晰了解关于 jam 的 一切。 jam 各版本的区别，我家的电脑能用吗？模型怎么部署安装？普通人用来干什么？先说他的四个版本，三一 b 直接冲上全球开源 ai 榜第三名，以前要机房才能跑的能力，现在你家里的高端游戏显卡就能搞定。 轻量版的一二 b 和一四 b 为手机、平板以及中低端电脑设备打造，性能虽不是最顶级，但是绝对好用够用。而二六 b 猫号称总参数两百六十亿，但实际每次思考只用其中三十八亿个，最相关的效果却能媲美两百六十亿， 能理解超长文章以及视频。简单说，无论你是用手机、笔记本还是高性能电脑， jam 四都能给你免费安全强大的顶级模型体验。再说你家里的设备是否能用上？一张图告诉你 jam 四个版本的最低要求。 对于多数人而言，家用的电脑设部署一二 b 一 四 b 完全够用，基本能满足百分之九十的使用场景。另外两个版本对内存要求较高，但是性能出众，属于好马配好鞍。 再说模型安装，整个过程大概十分钟左右。首先下载 lm studio， 然后打开 opencool 或者 id 工具，让它查找你本地配置，给你推荐安装哪个版本。之后在 lm studio 里下载，运行搜索推荐的模型名点下载，最后接入 opencool 或者 i d e l m studio， 提供 open ai 兼容 api， 在 open 框里把 api 地址改成， h t t p l o c a o s t colon twelve three four slash vivo 就 能用 jama 四驱动你的 ai agent 了。 网上攻略一大堆，这里就不展开了。最后说下所有人最关心的能用 jama 做什么？这里推荐三个场景，可以去试试。第一， 构建本地知识库，把工作和学习相关的文件丢给本地 jama， 让他帮你形成系统化的知识。构建个人知识库时进行向量缩影和 anitive， 解锁数据不出本地，安全合规。第二，给家人搭建一个 ai 助手，下载好模型，配个界面，电脑手机都可以直接对话，不花钱不泄露隐私。第三，内容创作 最大优点是无限额度，即便不如部分付费模型，但可以靠大量尝试提升优质内容的概率。千马寺会改写国内企业及政府客户的私部模型格局吗？欢迎在评论区发表你的观点。

好了各位，现在大家看到的就是 google 今天新发布的 java for 匹配的 google ai h gallery 的 app， 用这个 app 我 们就可以直接把 java for 跑在我们的手机上。这个模型对于手机的硬件要求并没有那么高，两三年前的手机就可以直接跑，我现在用的是 google 发布的 pixel seven， 当然国产的手机也同样可以使用这个 app。 我 会把 apk 的 安装链接放在评论区里，大家可以直接去下载。当你打开这个 app 之后，你第一次点开它会让你下载模型，模型也不是很大，只有两点几个 g， 大 一点的也只有三点多个 g， 在 这里你可以点开 立即尝试。大家可以注意到，我现在是没有连接任何网络的。在初步完成之后，我们可以随便点击一个 skill， 它就会开始在手机上运行。 这个时候的模型运行速度就完全取决于手机内部的运存硬件，如果说硬件比较好，它很快就会生成完成。如果说硬件稍微慢一点的话，需要稍微等待一会，你可以看到在不联网的情况下，运行的速度也很快，十一秒就生成了这一个二维码。感兴趣的同学可以现在就去评论区点开链接，立即开始下载。在自己的手机上面跑起来这个模型了，真的非常有意思。

一天一个黑科技，今天给大家分享 jama 四中文版下载教程，这是迄今为止最智能的开放模型，我给大家准备了详细的下载到手机的教程，还没有的快来跟我步骤操作吧。首先点右下角分享键分享复制链接，复制成功后我们打开这个蓝色小鸟，没有的话就去安装一个，打开后会弹出一个资 源包，如果没有弹出就在首页搜索大春资源，然后打开这个文件夹，找到这个软件和教程，保存下载安装就可以用了。

外行人搞 ai， 要搞就搞最新的接上一期，我成功地体验小而美的 gemma 四。今天我将它部署在我的手机上。我共部署了二 b 和四 b 的 模型，看看表现。为了演示模型，跑在手机上，我把网络断了。这里有一个坑，要设置为 cpu 运行，问问他是谁， 问问他的功能， 让他写个文案， 让他写个代码，编码质量和速度都还可以。 让他介绍一下 function、 call 令和多模态的情况。接下来我会继续通过 web coding 方式做一些基于 jam 四的手机端 ai agent 应用，让 ai 重新定义手机，有兴趣的小伙伴一起研究。孤独是一个人的狂欢，这是一个工地老的快乐。

刚发布三天的谷歌街挖四家欧莱玛最新王炸组合，彻底解决大模型部署难的问题！普通人不用敲代码就能一键搞定，电脑手机都能装，既能写文案改代码算难题，还能分析长文档，拆解短视频脚本全能又好用，关键是本地离线用，还能无限免费商用！打瓜教程安装包都给你们打包好了！首先在视频右下角的分享图标里点 点击复制分享链接，然后打开这个可以在正规应用商城下载的蓝色工具，打开后允许粘贴，就会弹出这个口令弹窗，如果没有就点击这里，然后输入不吃饺子。打开后找到软件资源里的这个文件，右下角保存后下载就可以啦！关注我，每天分享宝藏资源！

兄弟们，欧拉玛已经更新好了，杰玛斯的大模型也不朽完成了，一共四个模型，接下来挨个测试一下，所有的测试都是在这个电脑配置下完成的。第一个问题，介绍一下自己， 第二个问题，用李白的风格写一首 诗。 最后一个问题，经典的喜鹊问题 总结一下，四个模型都测了，最快的是一二 b， 最慢的是三十一 b， 四个模型第一次启动都有点慢，后续速度都还可以。 总的来说，回答质量最好的是三十一 b， 包括最后的一个洗车逻辑陷阱也自动识别出来了， 就是我这个配置运行起来实在是太慢太慢了，所以性价比最高的应该是这个二十六 b 模型。回答速度，回答质量都还可以，可以用在部署小龙虾，用来做个人的 a 键，挺好用的。后续再和千万三点五做个横向对比，记得点个关注。

谷歌最新开源模型 gemma 四，用 app 七二点零协议开源商用模改都没问题， 今天教你三步，把它装进自己电脑里，从此跑模型不花一分钱。 gemma 四有四个版本， e two b 二十三亿，参数四 g b 内存就能跑，只缺图片和音频输入，手机都能带动。 e 四 b 四十五亿，参数六 g b 内存，适合日常聊天。 二十六 b 是 混合专家架构，总参数二百五十二亿，但每次只激活三十八亿。十八 g b 内存性价比最高。 三十一 b 满血版三百零七亿，参数全激活，跑分最猛数学推理八十九点二，编程能力八十百三、 一句话总结四 g b 跑一 two b 六 g b 跑一四 b 十八 g b 跑二十六 b 二十 g b 以上跑三十一 b 第一步，安装欧拉玛 mac 用户去官网下载或者用 homebrew 安装， windows 用户打开 powershell 一 行命令搞定。 欧拉玛是目前跑本地模型最简单的工具，模型下载推理引擎 api 服务全包了。第二步，拉取模型， 打开终端，输入欧拉玛瑙，加上你选的模型版本，比如 gemma 四、二十六 b， 欧拉玛会自动下载并启动对话。第三步，开始聊天，下载完成直接进入对话界面问一句，看到回答就成功了。 三步搞定几个加速技巧 mac 用户欧拉玛最新版会自动使用苹果 m l x 框架，推理速度翻倍。 n d d 用户欧拉玛零点一九，支持 nv f p 四格式用更少显存跑模型 r t x 四十合系以上自动生效。最后附上常用命令，欧拉玛 list 查看已下载模型 olama ps， 查看运行状态 olama stop 释放内存总结一下， gemma 四是目前最值得本地部署的开源模型之一， 阿帕奇二点零协议 olama 三部安装，根据内存选版本就行。赶紧试试吧，免费的 ai 不 用白不用。

这个 g m 四挺火的嘛，我看了下，我看它采用了这个全新的架构优化，意味着它的这个性能可以和一些币源的模型拼一下了。 我自己啊也部署了一个玩，我部署的这个是二十六笔了，这个东西啊，是真的吃配置，我本来想把它接入到 openclaw 里， 替换掉了我现在用的这个 deepsafe resnar， 因为我现在用的这个模型啊，不是多模态了，我给它还接了一个千万来专门识别视觉信息用。我本来这次想用这个 jimmy 四直接替代这个 deepsafe 和千万 jimmy 还是本地部属，以后也不用花钱复淘看了。但是这个二十六 b 这个版本 太吃配置了，我把它接到 open klo 里，每次一运行啊，要么就是过十分钟才能给我回复消息，要么就显存直接爆了，根本啊，什么都干不了。我的电脑是五零七零 type 的， 要本地玩大模型还是差了一些，我感觉最少这个得五零八零才能勉强接到龙虾里用， 要是想体验到丝滑一些的话，估计得五零九零。所以啊，我就把它对我来说啊，就是一个本地可以聊天的机器人，没有什么用。 嗯，不过这次这个杰玛斯的这个亮点是他的这个二 b 和四 b 版的，因为他呢，在一些配置比较低的电脑还有手机上，他可以本地部署。不过我感觉目前这两个版本本地部署下来对大部分人来说也没什么用， 最多就当个聊天机器人，感兴趣的朋友可以去尝试一下用。自己部署很简单，你去奥拉玛网站下载个这个奥拉玛，然后你把奥拉玛打开，然后再在你的终端就是那个黑窗口输入一段代码，就能部署好了，这代码你们可以随便弄个 ai， 很 简单的。好了，今天就录到这了。

hello， 大家好，我是 ken， 今天早上刚刚打开手机，我就兴奋的睡不着了。 google 刚刚发布了伽马四，一个可以本地部署的大模型，我的第一个念头是省钱了， 如果把它接入 openclaw， 从此在本地生产 token， 那 是不是就可以不用再被云端 ipi 一 点一点计废了呢？然后我花了一整天的时间来验证这个想法，结论有点出乎意料。先听我说完， 我在本地部署的是二十六 b 混合专家模型，二十六 b 代表着他拥有二百六十亿的参数。 混合专家模型的意思是，他不会一次性把所有的参数都用上，而是根据你的指令调动一小部分的专家来进行回答。这样的好处是推理的成本更低，回答的速度也更快。 这个版本在二十六 g 内存的 m 五芯片 macbook 上刚好能跑。这里 jam 四的几个版本呢？我也简单的跟大家分享一下。最轻量的是 e 二 b， 一个二十亿参数的模型，它在市面上大部分的设备上都可以运行。 那么 e 四 b 呢，是一个四十亿模型，运行它呢至少需要有十六 gb 的 内存。蓝血版是三十一 b， 拥有三百一十亿的参数能力最强，但是目前我手头的设备呢，都没有办法运行。目测 如果说要跑三十一 b 的 模型的话，至少需要三十六 g 的 内存。以我这一个月以来把所有的大模型接入到 openclaw 的 体感来看呢，二十六 b 版本我再应用下来，我认为它称日常工作是完全没有问题的。 截止到这里，一切都让我很兴奋。在 macbook 本地上跑通以后，我迫不及待的把它接入了 openclaw。 和我之前用其他大模型接入的体验不同， jam 四在接入以后没有那个互相了解定义角色的初识化环节，不过正常对话是没有问题的。那么问题来了，他能做些什么？说实话，就是个聊天机器人， 连在桌面创建一个 word 文档都做不到，更别谈生产力了。如果只把它看作是一个聊天机器人的话，那么在欧莱玛中直接运行反而比嵌入到 open cloud 中要更快，所以呢，还不如不用。 然后我掏出了我二零一七年的 windows 老本，这台机器呢，有十六 g 内存，按照 ai 的 建议，分别部署了 e 二 b 和 e 四 b 两个版本的模型。单独跑模型的话， e 四 b 这个四十亿参数的版本呢，每个回答要等待时间在十秒以上。那么 e 二 b 这个二十亿参数的小轻量级版本呢？如果是处理简单问题，基本上可以做到秒问秒答。 但当我把他们接入到 openclaw 之后呢，连收到两个字都没有办法回复，不管哪个版本，通通卡死。所以结论很明确，内存不够的设备不要尝试把 jam 四接入到 openclaw， 硬件是硬门槛，绕不过去。 总结一下今天的折腾，二十六 g 内存的 macbook 可以 本地运行，二十六 b 混合专家模型接入 openclaw 也能正常对话，但完全没有超出聊天机器人的额外生产力。 十六 g 内存的 windows 老本呢，接入 openclaw 可以 说是失败的，那么如果在本地运行呢？一二 b 和一四 b 两个版本都可以作为聊天问答机器人来进行本地使用。 我的判断是，如果内存能够达到三十六 g 以上，能够完整的跑下来二十六 b 混合专家模型，那么也许真的可以变为生产力。但是限阶段大多数人的设备都没有达到这个门槛。 本地部署不是不值得探索，但是要先看看自己的硬件设备有没有达到那个门槛，再决定要不要去折腾，不然的话结果可能会很打消你的积极性。 我是 ken， 专注用 ai 做可持续相关工作流的自动化。如果你对 ai 工具和自然语言编程感兴趣，请关注我，我们下期见。

今天的视频我们往本地部署一下全马司，全马司不仅仅是个文本生成器，他还是一个具备多模态能力、多步规划能力及逻辑推理能力的模型，这意味着他在回放复杂问题时，人会像 oe 模型一样展示其思维能力而被进行给出最终答案。 首先我们来到阿拉玛的网站。好，直接点击下载 download。 好， 这里有三个选项， mac os、 linux、 windows 好， 因为我的电脑是 windows， 所以 我们选择 windows 好， 直接点击 download 的 下载， 安装完以后打开这个页面，好，这里我建议先到这个设置里面， 把这个模型的放置位置从 c 盘改为到别的什么盘，因为我们不希望他去占据 c 盘的内存，因为每一个模型他所需要内存还是挺大的，都一般都是几个 g 几个 g 起步的，所以我们优先把选择到比较空的字盘里去，把放置一下， 然后我们打开这边的模型挑选，让我们浏览一面，发现没有我们想要的詹姆斯， 然后我们就打开我们终端，这里 vr 一下，好选 cmd 终端，打开以后，我们输入这一串，好点击运行。然后这里我简单介绍一下杰姆斯，他有很多不同的版本， 这比方说二 b 或者四 b 的 版本，他门槛就比较低了，你只要有三六零或四六零的显卡，一般建议是二 gb 上的显存，你就可以流畅运行它了。 然后像三十一 b 这种大型版本，一般的显存要求就很苛刻了，通常你需要有二十四 gb 上的显存，比如说四零九零或者最新的五零九零。 我们刚才下载的是一四 b 的 版本，这里的话，如果你显存不是很够的话，比如说只有六 gb 的 五零七零太好，你去强行下载运行二三十 e b 版本的，有时候可能模型会回退， 就会导致推率速度大幅下降，甚至会出现卡顿这种情况，所以这里我建议还是下载一四 b 的 版本比较好。 如果你想在终端里下载三十一 b 的 大型版本的话，你其实只要在终端指定你后面加他的后缀名就可以了，终端显示这个页面网名他已经下载完成了。 我们重新回到阿拉玛上去，我们打开这边的模型找一下，发现他已经有杰玛斯了。好，这里我问他一个问题 啊，这边就在思考好，因为詹姆斯他是个多门态模型嘛，所以我们我们发张图片 问他一下， 他回答是，其实我发现他一张关于 solo 的 logo 图标，他那边回复就是比较普通，这原因可能就是因为 在训练的时候可能关于这种特定图标样本不够多，然后詹姆斯就只能根据形状进行通用的描述，没有办法直接叫出丝袜的名字。 然后第二个原因可能是因为没有上下文的提示嘛，而他为了避免幻觉也就胡说八道，会优先选择客观描述图片内容，而不会去盲目猜测他到底是什么东西。 还有另一种可能就是像四 b 中尺寸的模型，在常识库的深度上可能会有所折中吧， 他或许能够理解图片里的解剖结构，但在于瞬息外面的互联网流行图标可能随便识别率就会稍微低一点。然后以上就是本期内容了，如果你觉得我的视频有帮助的话，那就给我点个赞，投个币，加个关注吧！

gmail 四下载安装教程来了！本次大更新专门为移动设备用户推出了轻量化版本，所以是同时支持手机平板和电脑的。下载方法也是非常简单。首先点我视频右下角箭头分享或者复制链接，然后打开这个，没有的去下一个，下载好了后打开它会弹出一个文件包 进去找到 gmail 四保存后下载就可以了。

氪金没必要免费，我教你。今天给大家分享詹姆斯中文版下载教程，这是迄今为止最智能的开放模型，我给大家准备了详细的下载到手机的教程下面快速分享给大家。首先点右下角分享键分享复制链接，复制成功后我们打开这个蓝色小鸟，没有的话就去安装一个， 打开后会弹出一个资源包，如果没有弹出，就在首页搜索大春资源，然后打开这个软件和教程保存下载安装就可以用了。

看好了宝子们，很多宝子在后台问我这个 jam 四今天也是给大家找来了支持苹果平板安卓还不会安装的宝子，今天三步教你安装下载。首先点击本视频右下角分享箭头，复制一下分享链 接，接着返回手机桌面，找到这个蓝色的小鸟，没有的下载一个，然后打开它，等待两秒会弹出一个资源包，我们点击立即查看，打开这个文件夹，然后找到 jam 四，先保存再下载就 ok 了。

大家好，我是根谷 open cloud 的 追马四欧拉玛全新的本地模型体验来了。欧拉玛最新更新的版本是 v 二点零啊，已经支持追马四，搭配 open cloud， 响应更流畅，速度更快，回车记出结果，支持常文本做任务处理，本地 i i 体验相当的不错， 要想流畅的体验，快去试试升级吧。首先教大家如何去升级吧，当你用这个积马四的话，你首先的显卡应该是十六 gb 上的啊，最好能够到三十六 gb 啊，我的电脑是一个一百二十八 g 的 全存和内存一体化的，是吧， m 四 max 的 最强电脑，所以说我运行这个东西是， 呃，我运行这个金马四二十六币了，这个模型是没任何压力的啊，欧拉玛兔啊，一定要用这个命令啊，金买四二十六币啊，你回车 他默认的会把它下载到你这个，因为我是下完了是吧，当然如果你下载很慢的话呀，你应该去做的有两个操作，就是应该是这么做的，应该是做那个去开他代理啊，这个代理应该是这么做啊，就是去去这么做 开这个代理啊，或者是你去那个把这个镜像设置为那个，设置为一层摩摩搭论坛的那个代理啊， 就是把它带代理到国内啊，如果你能够魔法上网的话，就不需要开代理了，因为我这边的网速是比较快，大概是下载了接近接近两个小时，一个半小时啊，大概是五到六兆每秒，他是七 gb 的， 他会下载哪个目录呢？你可以看一下这个目录啊，欧拉玛这个目录，呃， 首先它的模型会下载到这里，下载你其实不用管了，你可以打开你的欧拉玛，现在欧拉玛其实它又升级了一个小版本啊，就是零点零点二 两百啊，零点二点，零点二点零点二啊，这是今天最新版本，大家建议大家升级最新的版本。那我这里下载了两个模型比较好用，一个是 gbt 的， 一个是 o s s 二十 b， 一个是这个积满四，最新的二十六 b。 那 我发现这两个模型都非常快啊，你下完了以后，你一定要用欧拉玛浪琴去启动欧拉玛 浪去，他去启动这个欧风 club， 启动完了以后我这已经是启动了，启动了以后你打开这个小小龙虾的页面来，我给他做一道数学题目吧。啊，这个他不知道他能不能识别啊，哎，你看非常快吧，秒开吧，是吧？ 然后他这个地方其实有错误啊，就是我应该去截个图给，不知道能不能截图过去啊？就是你，哎，就是就是就是，求解，这个一元二次方程， 不知道他能不能识别。这个啊，他已经识别出来了啊，这个是啊，我不知道这个结果是不是对的。 x 平方减五， x 加六啊，应该是没，应该是没问题的，对吧？一个是二，一个是三，对吧？对，非常快，然后这个数学题其实更难一些，就是这个勾股定力的这个，一个这个这个 啊，你看看一下，他应该是应该是很快的，一秒、两秒，两秒就出来了，这个比之前是快很多，我记得考了应该是三月 二十八号那个版本嘛，大概是一周前的欧拉玛这个版本和 opencall 的 最新版本啊，它大概是这样一个难度的速写题，要要五到八秒钟，如果是过年的那会大概是要一分多钟，所以说现在是非常快啊，非常快啊，就是我感觉比那个 api 都要快，所以大家尽可能去试一试啊。用它进行养虾的话， 那比如说，比如说我是谁啊？对吧？他应该很快就能够找到十二月份，是吧？年龄怎么怎么样？我觉得非常快，这个建议大家赶紧去升级吧。