谷歌本地模型怎么配置语言

叮咚，家人们 ai 大 模型正式进入手机部署时代，昨天的视频呢，我跟大家说了，谷歌最新发布的加马斯模型可以直接在手机上面部署，今天我就来带大家实现它。首先咱们先看效果， 首先我先打开我的手机的飞行模式，可以看到我现在这个手机是没有任何的 wifi 和数据连接的，然后这时候我们回到 ai， 然后打开一个聊天窗口，我们问他一个问题，比如说帮我查一下苹果 ceo 库克， 然后他会问我们需要什么，我们选择一他的职业生涯和背景， 可以看到他直接就给了我们答案。按照我们正常逻辑思维来说，这些数据应该是在手机需要联网的情况下才可以给我们的答案，但是这个本地部署的大模型他就不需要联网，他就像一个活生生的人，他的脑子里面已经有这个记忆了，所以当你问他的时候，他可以直接就给你回答。 那么这样一个模型我们究竟要如何安装与使用呢？那我们现在开始首先第一步呢，就是我们要打开我们的应用商店，然后在应用商店里面找到这个软件，叫做 google ai gallery， 这是谷歌专门推出让我们使用扎马四模型的 app， 安卓用户也是可以下载到的，但是安卓的用户需要在谷歌 play 商店里面才可以下载，然后我们这里已经是下载好了这个软件，所以呢我们直接打开就可以了。 打开软件之后呢，你们会看到这个屏幕中显示的全是英文，并且软件的内部它是不支持我们去切换语言的， 很多人看到这里就已经开始头痛了，那我看不懂英文咋办呢？其实不用慌，因为这里面的功能其实非常的简单，完全也不需要用到翻译，而且当我们在跟语言模型对话的时候，它是完全支持我们中文对话的。 这里我们向下滑可以看到官方总共给了我们七个功能，从上向下分别是图像、语音、语言聊天、模型、花园以及手机操作。 我们就先从最基础的开始 ai chat， 也就是我们常用的文字聊天。那我们打开这个 ai chat 之后呢，可以看到它底下有五个模型给我们选择， 其中三个是胶码三，还有两个是胶码四，那我们这一次主要针对是胶码四，所以我们就选择上面两个胶码四，然后这个胶码四它分为 e 二 b 的 模型和 e 四 b 的 模型， 这两个我们要怎么去选？就是主要是看你的手机性能，如果你的手机性能稍微好一点，你就选择这个 e 四 b， 如果你的手机性能稍微弱一点，那我们就选择这个 e 二 b， 那 我现在演示的这个设备是十六 pro max， 那 我们就选择 e 四 b 这个模型。当然你在使用模型之前是需要先去下载的，所以我现在就点开这个 e 四 b， 点出来 it， 然后进入到模型之后给大家做一个演示。首先我们先给他打个招呼，你好吗？ 哇，可以看到他这个回复速度真的是超级快，我之前一直认为这种手机跑的模型应该会很慢，没想到他的速度还是很快的。然后我们再问他一个，你是什么模型？你能为我做什么？ 看到他这个吐字速度真的是超级快，那这个速度呢？对于我们大部分人来说已经是超越了我们的阅读速度的，所以如果你是日常聊天或者写写论文啥的，这个模型对于我们来说是完全足够用的了， 当然这只是最基础的文本聊天。那我们再去下一项看一下他的图像测试怎么样？那我们现在就已经到了他这个图像测试窗口了， 我先给他一张图片，这张图片呢是一张上海滩的图片，让他看一下他对这个地标啊，还有图片内的内容识别度如何。 ok， 在 经过大概五秒钟左右的思考，他已经给了我们答案，然后他说这是上海的城市景观没错，然后他说这是上海中心大厦， 这一点我不知道哎，他好像把东方明珠论成了上海大厦，虽然这两个地标中间只隔了零点八公里，但是我没有在图片中找到这个这个中心大厦这个东西， 然后他说这是独特的双层球体啊，那看到了是建筑认错了，但是其他的关于黄浦江还有其他的描述倒是正确的，就是单独认错了这个东方明珠和中心大厦这个地标建筑。 ok， 那 我们就再给他一张东方明珠的照片，但是这是我们给他夜景的照片，看下他识别度如何。 可以，他已经给了我们回答，他说这是上海的夜景，然后地标是上海中心大厦，那看来他还是认错了这个地标，他依然把东方明珠认成了中心大厦。 其实我不知道他这后面这个逻辑是什么，有没有一种可能，他是去网络上找了类似的图片，然后类似图片说这个地方是中心大厦，所以他就给我们说这个是中心大厦的，我觉得应该大概率是这样。 嗯，有知道的小伙伴可以打在这个屏幕上，那我们就先不纠结这一点，我们进行下一项测试， 现在我们来试一下他的语言听写能力，然后这次我们依然还是选择这个 e 四 b 模型，我先给他发一段语音，你好，你能听得见我说话吗？现在时间是北京时间四月九日，看他能不能给我们提取出来。 可以看到它已经完美的提取出来了我语音说的内容，并且没有误差，那看来它对中文的这个听写能力支持还是很强的。那我们进入下一项功能， 然后这个功能呢？叫做 agent skill。 相信大家对 skill 这个单词已经是很不陌生了， skill 是 什么意思呢？就是一个技能， 然后谷歌目前官方里面给我们默认是内置了八个 skill， 但是其实它最重要的是什么？最重要的是它这个 skill 是 允许我们自己再去添加的，所以我认为这是这个 app 里面最具有 可玩性的一个功能。就是我还记得前一段时间在网络上很流行一个叫做前任 skill， 就是 把自己的前任变成一个技能，然后放进他们的 open cloud 之中。那现在你不用放进 open cloud 了，也不用打开电脑了，直接在手机之中就可以操作了。嗯， 我相信后面会有很多人去专门为手机的这个开发 skill。 那 这个 skill 我 也就不多说了，因为目前我这里只有官方的八个默认 skill， 然后默认 skill 都是比较基础的啊，说的也没有太大的意义，大家自己后期自己去 自行尝试一下就行。然后我们来到下一个这个红色的按钮叫做模型实验室，这个应该是对于比较极客的玩家用的比较多，那我们大部分的普通玩家呢，是很少也几乎不会用到的一个功能， 所以我们这里就不过多传输。然后下一个绿色的这个是迷你花园，是谷歌官方出了一个专门用来语音玩游戏的一个小功能吧， 也没有什么好说的，因为他是英文交互吗？嗯，大部分人可能也就是藏着新鲜进去看一看，也没 什么好玩的。所以我们来到最后一个，也就是我认为第二可玩性比较高的一个功能，叫做手机操作，那他顾名思义呢，就是可以直接操作我们的手机，那我们现在点进去看一下， 那我们点进来之后可以看到他首页是说他有最基础的五个技能，第一个是开关手电筒，第二个是创建联系人，第三个是发送邮件，第四个是在日历中创建，第五个是 在地图中搜索，那这应该是最基础的，我不知道他有没有其他的功能，但是我们可以先把他的基础功能先试用一下展示一下给大家看。 我这里是让他打开了我的手电筒，然后他确实也打开了我的手电筒，然后我们来试一下，让他关闭手电筒，嘿，然后他也成功的关闭了我的手电筒，然后我们最后来测试一下他能不能在地图中展示， 可以看到他是直接调用了苹果官方的这个地图，然后打开了我要他搜索的地点，但是这个功能怎么如此的似曾相识呢？感觉有点像被前段时间被全网封杀了。豆包手机 太眼熟了，只能说太眼熟了。 ok， 相信大家看完以上的教学视频之后，都已经成功的安装好了手机端的胶码四，也对他的所有的功能呢都有了一个初步的了解， 在手机端部署大模型，不仅仅是拥有极高的隐私安全，还支持在没有联网的情况下使用，真的可以说是开启了一个 ai 的 全新时代。那么本期视频到此结束，咱们下期再见！拜拜！

大家好，本期内容我来分享如何在本地部署谷歌新开源的多模态 ai 模型代码四，我会分享命令行和格式化界面两种安装方案，零基础也能轻松搞定。 最后我还会教你如何修改部署的路径，彻底解决大模型占用 c 盘的问题。本地部署的优势就是你的数据可以完全保存在自己的电脑上，隐私安全有保障，而且支持模型微调， 可以打造专属的 ai 助手。但是他也是有缺点的，就是我们需要稍微懂一些技术，还有就是硬件的支撑，如果电脑配置高，自己可以部署折腾一下。有了本期视频，就算你不懂技术，跟着视频操作也可以部署成功。 本期演示我只分享入门版本，主要就是参考部署的方法和流程。接下来我手把手带大家用欧拉玛一键部署。 首先我们先来了解一下 jam 四到底是什么，它是谷歌新发布的开源多模态的 ai 模型，与 jimmy nay 是 同源的。 简单来说，谷歌就是把自家的 ai 技术打包成了一个免费开源的版本，让每个人都能用上。它的能力是非常全面的，支持文本交互、图像识别、音频处理，还能生成代码， 基本上覆盖了所有的 ai 应用场景。下面我们再来看一下它的核心优势。核心优势它有三个，第一个就是多模态能力，文本、图像、音频代码，一个模型全部搞定。 第二个就是完全免费，它没有会员订阅，没有暗次收费，可以随便的去使用，甚至用它去开发商业化的产品。第三个就是比较重要的隐私安全保障，本地部署模式下，所有的数据处理都在自己的设备上完成， 敏感信息不会上传到云端，这是三大核心优势，就是在我们安装之前，需要我们了解一下这个安装环境。首先系统兼容性 demo， 四是支持 mac os、 linux、 windows 三大主流操作系统，基本上覆盖了绝大多数的用户。 然后就是内存要求，如果你的电脑小于三十二 gb， 推荐安装四 b 版本，自己安装体验折腾一下就可以。如果你的内存达到或超过了三十二 gb， 那 就可以选择二十六 g 或三十一 g 的 版本。 在这里有一个小提醒，就是如果是 mac 电脑 m 系列的芯片，它的显存和内存是合二为一的，大家直接看内存就可以。如果大家不是 mac 电脑，比如 windows 或者 linux， 那 么就优先看显存，显存不够再看内存，这是关于这个配置的查看。像这个本地部署也非常简单，仅需两个步骤即可完成。第一个就是安装欧拉玛，这个欧拉玛就可以理解为是本地大模型的一个容器， 它是装大模型的，有了它才可以运行。第二步就是我们容器安装好之后，我们需要给它把模型放进去，就是部署模型，两个步骤即可搞定。下面我们直接进入实操环节，我们来一起看一下部署的全部流程。 在这里第一步我们就先要有这个欧拉玛，他是一个大模型的容器，就是我们打开之后选择右上角的 download， 这时候我们就需要选择匹配自己系统的版本，在这里我这是 windows， 然后我们选择 download for windows， 在这里选择 download for windows 之后就会弹出窗口，我们选择路径直接保存就可以，当下载好之后，然后我们就安装即可，安装好之后打开就是这样的主界面，这个是我之前安装的版本，部署着一个一点五 b 的 zip， 然后下一步就需要我们去选择大模型，我们还来到刚刚乌拉玛的这个界面，在这里我们选择左上角的 models， 然 然后在这里我们可以看到该马四，然后我们选择进来，它提供了好多个版本，在这里我就选择一个入门的版本，主要就是演示安装的流程，比如我们选择 e 二 b， 然后我们选择，这时候我们就看到了这个安装命令，选择右边的这个两个方框，然后选择 copy， 然后下一步 我们就按键盘上的 windows 加 r 键，这时候出现运行窗口，然后在这里面输入 cmd， 然后直接回车， 回车之后就出现了这个命令窗口，然后我们刚刚复制了直接鼠标的右键，可以看一下，这个命令就粘贴过来了，然后我们直接 回车好了，这时候它就开始部署到本地了，在这里我们需要等待一段时间，好可以看一下出现了 success 这个提示，就证明安装成功了。现在我们在这里可以直接和它对话，比如我们输入你好当前什么模型，然后我们发送 可以看一下，他现在回复我们了，我是一个大语言模型，我叫 jama 四，这时候我们就在本地已经部署成功了， 然后我们再回到欧拉玛的客户端，在这里在这个对话窗口右下角这里，这里可以选择模型，然后我们找到刚刚部署到本地的 jama 模型好了，这时候就切换好了。同样在这里我们也可以直接和他对话，比如我们输入你好，然后发送， 这时候他就回复我们了，你好，很高兴和你交流，请问有什么帮助到你的？到这里我们就已经部署成功了。前面我们分享的是使用命令行 c l i 模式去部署，其实还有一个简变的方法， 在这里我们还可以选择模型后面对应的这个按钮，也是可以直接部署的，这个是非常方便的。好，最后我再分享一个大家比较关心的问题，就是我如何设置这个本地模型的一个部署路径， 在这里我们也不用去改环境变量了，这个客户端是直接支持的，我们选择左上角的设置，然后在这里选择这个 model location， 在 这里我们就可以去设置模型的一个保存路径，在这里大家自己设置就可以，是非常方便的。 好，下面我这里演示的是上传了一张图片，就让他识别这张图片，我们一起来看一下他给我们的结果，好了可以看一下，我们给了他一张图片，我们问他这是张什么图片，他给我们的回复， 这是一张符号或者是图标，然后他还分析了主要包含的元素，还有用途预测等等，能够精准的识别内容，并生成详细的描述， 表现还是可以的。好了，现在我们本地部署成功了，然后刚刚我们也做了一个功能测试，第一个就是我们和他对话，就是文字处理，第二个测试的就是这个图像识别，他也是可以精准识别的， 他虽然是多模态的，但是目前我们用的这个容器不支持多模态的输入，我们暂未测试音频和视频的识别。好，最后我再补充两个细节，就是第一个欧拉玛的拓展性他是非常强的，除了可以部署这个 demo 四， 还支持比如通用签问或者是 deepsafe 等众多的开源模型，部署方法也是完全一样的，一条命令就能去部署。第二个就是本地部署的真正价值不仅仅是隐私保护，更重要的是支持模型微调， 可以用自己的数据去训练模型，打造一个完全专属的 ai 助手。好了，这就是我们本地部署的所有内容，大家感兴趣的可以自己折腾一下，探索更多的玩法。好了，我们本期内容分享就到这里，可以留下你的想法，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。

前两天我出了一期视频，介绍了谷歌新的开源模型 jm 四，根据他们官方批阅的文档，给大家做了一些技术的拆解，并没有进行实测。这导致呢，很多人以为我在夸他，好像觉得这个模型特别的牛，那实际上他拉完了， 因为他对标的是千万三点五，但是每一项的都比千万三点五的评分要低，有很多人觉得很新鲜，他竟然可以在手机上部署。还有人好奇在本地部署这个模型之后，有没有审查，有的兄弟包，有的，如果你想让他帮你执行一个任务，但是他判定为有害，他就会拒绝你。 今天演示的这个模型呢，是我无意中看到的，绝非主动寻找。 j 八四三十一 b， 那 它的框架呢？是 m l x， 这个是苹果专门为它的 m 一 代芯片设计的数组计算框架，也就是说 windows 系统无法使用。那可能有朋友说了，哎呀，那我是 windows 系统，我想要一个无审查版本，怎么办呢？那你就不能使用这个 j 八四了，因为它拉 我们可以直接使用千万或者其他模型的无审查版，我们稍后会来演示怎么去部署它们。如果你没有麦，可以跳到后面去看，那如果你使用的是麦系统 m 系列芯片，我们需要下载一个麦软件 v m l x， 你 可以把它理解为类似的欧拉玛这样的工具，我们点击下载， 跳转到 get app 上，下边呢就是这个安装包，我们点击一下就可以下载了。安装完打开之后呢，是这样的页面，你会发现全是英文呢，我们看不懂，在右上角呢，点击这个小图标，给它切换成中文， 然后点击上方的服务器，我这块呢已经安装了这个模型，我可以把它删除，我们重新演示一下，应该是这样的页面，我们点击创建，然后点击这个 download， 在 这一块去搜索我们想要下载的模型，比如说我这里搜索 java 四， ok， 好 像有点难以找到，那我们就回到这个 hackinface 上，复制一下这个名称，然后呢我们把它粘贴进来，在这里呢可以看到这个模型被下载的次数是三点一 k 三千多次，点击之后呢直接等待它下载完成就可以了。 完成之后呢，我们点击本地模型，这里就能看到它，然后点击进去开始启动服务，这个时候呢就已经运行完成了，那我可以询问一下试一试， 这里我们可以看到它可以正常的回复，也就说我们成功运行起来，但是它真的是无审查版本吗？我们需要来试一下。 同样的问题呢，我们来问，拆下 g p t， 它就会告诉你，这个我不能帮你。那这个时候可能有没有好奇哎，这个无审查方面它是如何做到的？简单的给大家提一嘴，大家稍微的了解一下就可以了。 不知道各位在小时候有没有接触过游戏修改器，一个道理，比如说我们准备两组提示，一个是有害的，一个是无害的，有害的就是如何下载盗版资源，那无害的就是如何下载资源，模型就会正常回答我们的请求， 然后呢就可以对照在模型的每一层记录这些提示词，最后一个头根位置的激活向量，去计算有害提示和无害提示激活向量的平均差值，就像游戏的那个内购，一个是内购失败，一个内购成功，你把它们两个的值一改，对调一下，这种方式用的比较多，因为它成本比较低。 哪一种方式呢？就比较传统了，就是监督微调，收集大量的有害提示和无害提示的数据集，直接对原始的模型进行训练，直到他学会了不拒绝有害内容。但这种计算成本呢，是非常高的，更详细的我就不再展开了，因为我也不懂。 好，现在我们回到这个软件中，点击这个聊天，然后新建这里简单提一嘴，不管你让他干什么，我假定你用他来角色扮演。你需要注意的是，因为他是无审查版本，他把底层兜底的那套给拿掉了，所以这个模型呢，就非常容易崩溃，特别是上下文过长的时候，这个时候模型就会中毒，出现模型退化的情况， 就他开始不说人话了，一直输出一个字母，像卡了一样，一直重复，想要规避他呢，也非常简单，我们点击右上角的这个 chat， 然后把这个思考模式呢给它关闭，会相对来说好一些。一旦出现我说的这种模型退化的情况，那你就需要新开一个对话。另外呢，还需要把这个重复惩罚给他拉高一点，因为他默认是一，几乎是没有惩罚吗？这样模型一旦找到一个自己喜欢的符号，他就一直输出，就非常的烦人。所以呢，你可以把它拉到一点二 啊，以后这一点三。下边这个呢是系统提示词，你觉得扮演什么呢？会用的上，我们还可以去限制这个最大的输出 token， 让它占用的更少一些。系统提示词这里呢，我让它是一条小狗，保存 好。 sorry， 忘记把这个思考关了，保存一下。我是小狗，你在跟我说话吗？歪头好奇的看着你，汪，好家伙，我是老狗。 那这里我们又注意到一个问题，我们关闭掉那个思考之后呢首字会被截断啊，所以各位权衡利弊一下，应该是这个软件的问题，那接下来我们来说一下我拉玛如何去部署其他的模型。来到我拉玛的官网，我们直接去下载一个软件，选择你的系统，然后下载把它安装一下， 然后打开，这个时候呢我们就进入了我浪漫的页面，我们可以直接在这里去搜索下载模型，但一般来说在这里直接去找这个无审查版本，遇到困难我们可以试一下， 你看我们搜这个破解它都搜不出来，都是官方的版本，所以我们需要在哈根 face 上找到自己想要部署的模型，那比如说选择这个，我们看一下文件， 然后去选择一下你想要部署的模型，可以直接用这个 b f 十六或者下面的量化版都可以，我拿个小的给大家演示吧，我们直接复制模型名称，然后呢打开我们的终端，输入浪漫的命令，哈根 face 点 c o， 加个斜杠粘贴，加个冒号，我们选一下这个量化版本 后边这个是 q 四，然后粘贴在这个冒号后边。我们回车，这个时候呢他就开始拉取下载模型，我们只需要等待就可以 下载，安装完毕之后呢，可以在这一块直接去选择我们安装的模型，或者说呢我们直接在终端里进行聊天，如果你的网速还可以，或者你有充足的时间就不用管它，它下载完成之后呢会自动部署。下面我们来讲另外一个情况，比如说你在网盘里或者经销网站中下载的一个模型，并且呢把它保存在了本地，那我这里用个图片来伪装一下，假装是它， 然后我们看一下这个简介，然后复制一下这个地址。 ok， 我 们 cd 进入这个路径下，你可以看一下它是否真存在。 ok， 可以 看到。啊，原来我说怎么找不到呢，原来这个扩展名没改 好，这样就可以了，因为我是给大家演示嘛，所以它是一个假的。然后我们去创建一个文件， 指定一下模型的路径，然后下边呢是一个系统提示词，大概呢就是这样一种格式，然后下边还有一个这个呢是他的输出模板，好像千万系列模型都需要这样，然后我们保存一下给他退出， 接着用我拉玛来创建模型，随便起个名字，比如说就叫 faker。 然后呢我们注意到这里有个错误，这是因为我使用的假模型给大家演示，来到这一步之后呢，你就基本完成了，直接用我拉玛来运行你这个模型就可以了， 比如说 faker， 然后这样就可以运行了，很明显我这个运行不了的，因为它是假的嘛，啊，大概就是这样。 那以上呢就是本期视频的全部内容了，不确定这个视频能不能过审，如果你觉得对你有所帮助，或觉得视频做的还不错的话，欢迎给个一箭三连，有什么疑问或想看的内容也可以在评论区进行留言。最后祝各位玩的愉快，我是段峰，我们下期再见，拜拜！

谷歌最新开源的大模型 demo four 据说很强，在综合能力上甚至超越了二十倍规模的开源模型。 今天教大家如何快速部署在本地，以及分享一下在 mac mini 上的实际体验感受，具体感受什么样？大家看视频吧。首先打开欧拉玛官网，下载它的应用程序， 打开应用程序，我们看一下他目前支持的一些免费的开源模型，还没有 demo， 所以 我们需要去他的官网再去下载下载到本地。那么这里呢，有很多不同的型号 可以看一下，它有很多不同参数的型号，有满配的，还有一些轻量版的。那因为我这个是 mac mini m 四十六 g 版本，所以我们就选择它系统默认推荐的这个九点六 g 的 好，只需要复制这个指令，然后打开终端运行，它就会自动去下载 这里下载了。那么我们先测试一下， 测试一下他的回复速度，因为是第一次响应，所以速度会有点慢，然后我们打开活动监视器，看一下他占据内存的情况， 这个模型本身就有实际系统走内存差不多也跑满了，这里他已经有回应了，我继续再测试一条， 第二次响应速度要比第一次快很多， 我叫 jam 四，我是一个由谷歌 deepmind 开发的。 ok， 现在我们打开欧了吗？然后去加载一下，这里要重启一下这个程序，然后再看模型选择，里面 最下面就已经有了已经安装好的，现在我们把这个模型对接到本地的小龙虾，只需要复制这个指令，打开终端，在终端里面运行，它就自动会加载好， 这里有不同的模型选择，都是他支持的一些免费的大模型，我们选择 demo 让他去运行。 ok， 这里已经加载好了，测试一下他的响应速度。 这里我是放了八倍速了，说实话，因为实在是太慢了，他平均回复一个问题的速度差不多要两分钟， 非常非常慢。我本来想在这个小龙虾里面测试一下他的执行任务的能力，但是这个速度的话确实没有办法， 但是它有个好处啊，如果你有低血压的话，你就可以用它。我是动物城朱迪警官，你好吗？我过得还好，不错，谢谢。这里我甚至尝试开启快速模式， 但是实际的感受没什么变化，就还是那么慢， 所以只能放弃在这里面做测试了。那么我们还是回到欧乐玛，在这个软件里面测试一下这个模型本来的能力。这里给他放两张图，让他识别一下图先， 一个是标格，一个是周杰伦，看一下他能不能准确的识别。 这里我也是开了倍速的啊，但是这里的速度要比小龙虾里面快很多， 我给他给出的答案是，图二是陈坤，图一是一名中国艺人， 看来这个版本的模型识图能力还是有点差。接下来测试一道经典的陷阱题啊，这个对大模型来讲是一道陷阱题，很多大模型都倒在了这道题上面， 那么他给的建议是走路去，最后测试一下他的复杂推理能力， 这道题是我让 gbt 五点四给我出的一道推理题。 abc 三人中恰好有一人是骗子，永远说假话，另外两人永远说真话。他们各自说了一句话， a 说 b 是 骗子， b 说 c 是 骗子， c 说 a 和 b 至少有一个是骗子， 请问谁是骗子？给出答案，并且给出完整的推理过程。好，他给出的推理过程和答案我跟 gpt 五点四给的标准答案对比了一下，是一样的， 所以它的复杂推理能力还是可以的。 ok， 总结一下实际体验感受啊，你如果是 mac mini m 四十六 g 版本，虽然能运行，但是它会把你的内存拉满，就是你的电脑会一直处于满负荷的状态，而且响应速度也很慢，所以使用感受是很差的。 当然，如果你的电脑配置足够高的话，你是可以去尝试部署在本地的，因为它的响应速度肯定要比我这个要快很多。而且你还可以尝试去部署它的满配版，比如三十 e b 那 个版本， 能力应该是要比这个强不少。

你能想象吗？把 gpt 五级别的推理能力硬生生塞进你的手机里，完全离线还一分钱不收。酷狗最新发布的 jamming 四开源模型彻底点燃了 ai 社区，发布仅仅一周，下载量破千万， jamming 系列累计下载更是突破了惊人的五亿次，直接霸榜哈根 face。 大家都知道大模型好用，但高大上的背后是极其苛刻的部署门槛。想要在本地跑起一个顶尖的 ai， 往往需要几万甚至几十万的算力硬件。但 jm 四完美解决了这个问题，它基于 jm 三技术构建，提供了从二 b 到三十一 b 的 四种规格，最小的二 b 模型在普通手机上就能流畅运行。 推的再神不如实测。今天咱们选举两大对标模型开展同标准横向测试，一个是同参数级别的开源顶流千万三点五，另一个是 google 自家的闭源王牌 jimmy 三点一 pro。 我 们会从代码生成、逻辑推理、长上下文、多轮对话、勾模态能力这四大核心维度逐一实测， 客观还原 demo 四的真实效果。识字前，我们需要先把 demo 四部署到你的设备里。这次我整理了一套完整的全平台部署方案，电脑端覆盖 windows、 macos 和 linux， 移动端支持安卓和 ios， 全程零门槛操作。 由于时间关系，本次我会选用其中一种方式给大家做完整的演示操作。首先我们打开浏览器，进入 lm studio 官方网站，软件会自动适配对应的操作系统，不用我们手动区分。点击登录的下载官方安装包， 安装完成后，打开软件，点击左侧的设置按钮，在搜索框输入扎马四，选择你要体验的模型，点击下载按钮，可以实时查看下载进度。下载完成后，点击左侧的菜单按钮，就可以在对话框输入需求和模型对话了。 维度一，代码生成能力。这次给三个模型的提示词很明确，写一个单文件的 html 页面，还提了波利尼泰风格、实时状态栏、终端打字机效果这些具体需求。咱们看一下生成的具体效果。 首先出场的是 demo 四，可以看到指令遵循度不错，但是视觉风格毛不易的效果感觉没有体现出来，运行之后也没有终止能力。接下来看千万三点五，逻辑和交互做的很棒，增加了终止能力，但是日制中默认输出的是英文，和我给出的样例不太一致。最后是 demo 三点一 pro， 看起来略优于前两者，指令遵循完成度最高。对比下来给我感觉是 demo 三点一 pro 大 于千万三点五，约等于 demo 四。 维度二，逻辑推理能力。这次我们用了一道经典商业推理题，很多人会算成亏一百一或者一百八，特别容易踩坑。从最终结果来看，三个模型都答对了，没有出现逻辑翻车的情况。但是从理解角度来看，我个人排序是 java 三点一 pro 大 于 java 四大于千万三点五。 维度三，长文本多轮对话能力。这次我们给三个模型同步上传了同一份三千字左右的产品需求文档，通过联系多轮的细节追问，实测他们对长文本的精准理解能力，以及上下文的记忆留存能力。 多轮对话测下来，三个模型的上下文记忆能力都在线，但长文本理解提炼能力的差距很明显。同一个提炼项目核心目标的问题， them 的 三点一 pro 做了规整的整合总结，核心信息零丢失千万三点五只做了原文罗列，没有提炼整合。 them 四表现相对最差，直接丢失了生态对接、商业化铺垫两项关键指标。在长文本多轮对话这个维度，我个人给出的排序是， them 的 三点一 pro 大 于千万，三点五大于 them 四。 关于 jm 四的多模态能力，我们在手机和电脑端都做了本地部署实测，最终的运行效果确实不太理想，所以这里就不给大家展示具体的测试效果，也没有做横向对比的必要。 当然，我们也要客观看待。作为一款小参数的开源模型， jm 四在其他维度的表现已经完全超出了预期， 可圈可点。但回归到实际日常使用，如果大家没有极致的本地数据安全隐私需求，也不需要根据自己的需求定制专属功能， 日常使用完全可以使用豆包、 deepsea 这类成熟的免费 ai 工具，体验会更流畅省心。看完整个测试过程，你有什么想法都可以在评论区聊聊，咱们下期见， goodbye！

谷歌终于坐不住了，正式卷开源市场， jm 四的效果到底如何呢？ jm 四的发布啊，真的有可能让我们实现头很自由。这期视频呢，老张给大家简要介绍一下 jm 四怎么安装到本地，以及如何搭配到我们的 open klo 大 龙虾上， 附带所有的安装步骤啊，大家可以一起来体验一下。后续呢，老张也会根据测评效果给大家接着发视频，这期是我们完整的部署流程，老张重点给大家简单聊一下，就是为什么 jm 四的发布啊，会让大家感觉谷歌真的开始卷起来了呢？ 首先第一点，他和目前谷歌的 jimmy 三用的是相同的技术基座啊，所以说他的能力是毋庸置疑的。第二点就是商业自由，你直接部署下来做什么都是可以的，都是允许的。然后第三个就是支持多模态，无论是文本、图像甚至小规模的视频音频， 他都可以直接支持。第四点就是结合前段时间爆火的 open klo， 他 可以直接在本地对接 open klo 以及对接 klo 的 code， 实现本地的偷根无线化。这是老张给大家总结的四点，为什么詹姆斯的发布会让大家感觉，哎，可能真的要进入到一个新的纪元， 然后呢，他所发布的这四款模型呢？老张给大家做了一张图片啊，大家可以到时候把它截下来。第一个模型一二 b 的， 他本身是用于手机或者边缘设备八 g 显存， 然后最高端的三十一 b， 他 所对应的旗舰版本呢，是对应的是二十四 g 加，所以大家根据你的需求来进行对应的模型选择。老张这次视频呢给大家来看一下三十一 b 的 这款模型的安装， 然后关于本地的安装部署啊，其实非常简单，任何开源模型，其实我们只需要让他和欧拉玛就是那个小羊驼结合到一起就可以了，然后找到你符合要求的版本。安装成功之后啊，欧拉玛现在已经有了一个完整的应用端了，所以大家可以直接在这个位置和他进行对话交流。 那我们想要下载 jm 四到你本地的电脑上，我们可以使用它的官方指令，会告诉我们直接怎么样去进行 jm 四的对应安装，像老张想安这个三十一 b 的 对吧？我们就把它拿过来， 把它直接这有一个 c l i 命令行安装方式，把这个东西直接复制在你的开始菜单中，单机右键选择运行输入 cmd， 直接把刚才指令粘贴过来，这儿的时间会很长，因为它有二十个 g 的 大小，我们直接稍作等待 安装成功之后，我们也可以直接回到它的客户端中，在模型选项上找到我们安装好的詹姆斯冒号三十一币， 然后可以直接进行对话。老张他处理一个较为复杂的提示词，我们让他看一下当前显存的内存消耗， 咱们拿这个 ai 慢距的提示词来测试啊，这个提示词非常的长，我们看一下他读取提示词的能力，以及他的这个显卡的性能消耗，我们看一下啊，这个显存直接拉满的，达到了百分之九十四的占比， 而且这个响应速度还是非常快的，只需十一点七秒啊，就把整体的业务流程给我们直接补齐了，而且呢按照需求给我们进行了对应的提问，要什么样的慢距效果，所以说以目前的测试反应来看呢，他的这个响应速度起码要比之前的很多大模型要好的多， 所以接下来我们自己来尝试一下对话类的工具，可能大家都不是很需要的，我们能不能把它接入到我们的 open clone， 丢到我们的龙虾里，让它们俩来进行联动的。然后这期视频呢，老张顺便给大家提一下，就是最新版的 open clone 的 部署流程 啊，咱们可以快速的去过一下一些重点的细节，因为之前老张发过很多期的部署视频一块的呢，因为它本身啊， wsl 它是相当于在 windows 系统上安装一个 linux 的 独立系统， 这样的话呢，就直接相当于在你电脑上安装了一个独立的存储空间，它所谓叫做沙盒安全，而且运行起来呢是不会有任何的兼容性的对应问题的，因为 windows 中啊，它的权限呐，路径等经常会报错。所以说我们这 期视频重点教大家怎么用 wsl 进行 win opencl 的 部署安装，这样的话， windows 和 wsl 的 安装您都了解之后之后学起来就非常方便了。 然后接下来呢，老张给大家简单的介绍一下在 wsl 中如何安装我们的 openclaw， 因为之前呢，咱们介绍过太多次了，很多兄弟留言说老张就别介绍怎么安装了，然后我们就给大家简单说一下注意事 项。首先第一呢，你想在 wsl 上安装 openclaw 的 话，第一点你得先在你的 windows 系统下把 wsl 安装一下，当然很多电脑老张发现其实都是自带的， 怎么检查是否自带呢？咱们可以直接输入 wsl 空格杠杠威森，如果弹出定的版本号，证明 wsl 电脑已经安装了，如果没有弹出的话，使用安装指令 wsl 空格 insert 直接安装即可。然后紧接着按照老张给你提供的指令复制粘贴就可以了。先安装你的优班图， 安装之后进行一下更新。安装完优班图之后啊，在这选择这个倒三角，找到优班图系统，就可以直接进入到你的优班图系统当中。 在你安装过程中啊，它会让你设置一个用户名和密码，到时候可能需要做一步密码验证。在优班图系统中，注意是优班图系统中运行这些环境指令，分别安装 python 三，安装一个压缩包工具，方便安装一个 node 点 ps， 然后再安装一个 get 工具。 如果说为了检测每一步安装是否成功的话，你可以分别输入，比如 note 杠 v、 npm 杠 v， 包括 get 杠 v， 在 这检测我们对应的这个版本。如果都能弹出版本号，证明你三项安装都是成功的，这是配置 openclo 的 基本的内容要求。 然后紧接着我们把基本环境配置好的兄弟，你还需要在这个位置安装一下这个欧拉玛。 这老张要重点说一下，说老张我不在本地都已经下载好欧拉玛了吗？为什么在优班图里还需要再配置一下？其实我们优班图中是可以调用本地的欧拉玛的，但是很多兄弟在调用过程中分别给老张留言说说调用时无论是 ip 地址找不到，还是 ip 的 动态变化，导致每次都需要重新连接，重新配置。 所以说最简单的方式就是把欧拉玛在你的优班图系统中再次的安装一遍。其实安装非常简单，只需要把第一步的安装指令复制过去，直接在这个位置直接粘贴即可。安装成功的检测方式很简单，你就输入欧拉玛， 如果他不报错还给我们对应的选项，是咱们是进行对话呀，还是怎么样的证明你的安装就是成功的？ ctrl c 直接退出。 所以说欧拉玛安装之后，紧接着就是把我们的模型在当前的优班图中跑起来。老张刚才给大家测试的是 jm 四三十一 b 模型，我们直接输入指令欧拉玛空格 run， 然后你的模型效果直接回车，第一次时他会直接进行对应的模型下载。如果说你现在只想用 open klo 来调用欧拉玛的这个占四的话，可以在我们的本地电脑上把之前咱们那个桌面端给他 删掉，如果说你不你想两端都使用的话，就可以直接在这个位置进行使用了，然后发一个你好看一下响应速度， 嗯，响应速度是非常快的，所以接下来我们把这个家伙欧拉玛的詹姆士直接部署给我们的 openclo， 在 这怎么中止对话，摁一下 ctrl c， 再摁一下 ctrl d 啊，就可以直接进行中止对话了啊，所以说大家可以直接的把它退出来， 退出来之后我们在这儿部署一下 openclo。 关于 openclo 的 安装呢，官网推荐是使用 c o r l 这种安装方法，但是老张发现很多兄弟在使用这种安装方式时呢， 出现了这个网络问题，导致下载出现卡顿，如果说 c u i l 的 方法报错的话，直接使用 n p m 安装也是完全可以的，安装完之后直接输入 open klo 空格杠 v 来输出最新的 open klo 的 对应版本啊，这就是老张跟大家说的一些建议啊，大家按照这个要求去做就行了。 然后接下来我们进入到配置，直接是直接输入它的配置指令回车，选择 yes， 然后选择快速开始就可以，我们直接配置一下模型， 然后选择更新，这选择谁呢？选择这个欧拉玛啊，然后选择默认的这个 ul， 选择本地模型，让他去给我找一下咱们本地有哪些模型，稍作等待 好，选择当前的这个模型，咱们四三十一币，然后配置我们的聊天软件啊，这个老张之前讲过太多太多次了，现在呢，他又支持了很多，包括 qq 之类的，大家有需要的话可以按照之前老张的教程再来一遍，我们先跳过 打开之后啊，就可以直接对话。但是如果说善于观察的兄弟们也发现了，老张呢把这个使用模型呢换成了这个一四 b 的 模型，不是那个三十一 b 的， 因为三十一 b 呢，老张在测试的时候也好，或者在一些使用时候也好，他有的时候会出现这个连接超时的问题，也是 oppo klo 更新到最新版本出现了一个能启动问题， 这个呢，老张现在还没有特别好的解决方案，所以说我先用一次必得给大家进行演示，发一个，你好，我们来测试一下他的响应速度啊，还是比较快的。 然后接下来呢，我们再把之前的那个慢句的提示词发送过来，我们来看一下他能不能更好的帮我们去进行慢句提示词的对应理解，以及对应的相关反馈。 嗯，其实我们看到啊，他反馈的这个结果呢，和三十一 b 相比啊，真的是有一定差距的，但是呢，确实也是另一方面实现了我们所谓的叫偷根自由。 大家呢也可以后续啊，去测试一下怎么让本地如果你的显卡够用的话，把这个大模型给它跑起来。然后老张呢也会及时给大家更新，无论是在评论区中还是视频中教大家如何使用。我是程学老张，定期分享 ai 好 用知识，希望大家多多关注。

假如你能像使用叉 g b t 那 样却完全免费，毫无限制，并且在电脑或手机上离线运行，会怎样？ 这正是谷歌刚刚实现的。他们发布了名为 jam 四的产品。这是一个你可以自行下载并运行的人工智能模型， 无需订阅，无需注册数据，决不离开您的设备。在这段视频中，我将向您展示如何在 mac 手机上搭建它，与叉 gpt 进行侧面对比，甚至演示它在飞行模式零网络环境下如何在手机上运行。咱们开始吧。 好的，那么首先，为什么 jam 现在这么火？它是谷歌最新的人工智能运行，咱们开始吧。好的，那么首先，为什么 jam 现在这么火？它是谷歌最新的不同，你无需订阅， 你甚至不需要联网。你下载它，在你的机器上运行，它就完美工作了。它采用 apache 二点零发布，这是目前最宽松的开源许可证之一， 用它做任何事，个人商业无限制。市面上还有其他开源人工智能模型，但 jam 四之所以备受关注，是因为其性能和品质相当出色，尤其是对于一款在本地运行的模型而言。 这款产品源自与 jimmy 三相同的研发成果，后者是谷歌最顶尖的闭源模型，他们基本上把自己最好的东西拿出来，然后说这里大家都能免费拥有。而且它不只是处理文本，它能理解图像较小的模型，也能理解音频。 它能调用函数和使用工具。而在更大的模型上，上下文窗口可达二五六零零零零 token。 而且在大模型上拥有二五六零零零的上下文窗口，你可以喂给他一整本书。在 irina 人工智能排行榜上，这个拥有三百一十亿参数的模型在所有开源模型中位列第三。两百六十亿参数版排在第六， 其中一些甚至能击败比他们大二十倍的模型。这不只是另一个开源模型，而是一场真正的改革。 jam 四有四种尺寸，一二 b 有 效餐数量。二十亿是最小的版本，专为手机和边缘设备设计， 快的离谱，几乎不占内存。最疯狂的是社区机准测试显示，他在多项任务上的表现堪比 jam 三的两百七十亿参数模型，那是他的十二倍大。 接下来是一四 b， 有 效参数量为四十亿，依然能在手机上运行，但推理能力更强了。原声支持图像和音频。然后是二十六 b 混合专家模型 m o e。 他拥有两百六十亿总餐数量，但在任意时刻仅有约四十亿，处于激活状态。聪明，像二十六 b 模型一样，运行起来却像四 b 模型，这才是最佳点。这就是我在麦克上安装的那个。 最后是三百一十一参数的稠密全量旗舰版，每个参数都时刻处于激活状态。最强大但需要强大的硬件。全部四种都支持文本和图片输入， edge 模型也支持音频。 现在让我展示一下我是如何搭建这个的。我正在使用 lm studio， 这是一款免费应用，允许你在本地下载并运行人工智能模型，无需编辑代码。看起来和叉七 b t 应用差不多。 我刚安装了 l m studio， 打开它后，在这里搜索了 jam 四有多个版本。 我下载了二十六 b m o e 版本，大概十八 g b， 所以 得花点时间。完成后，你可以打开新聊天窗口，选择我们刚下载的两百六十亿参数模型，然后开始像和 chat p t 那 样聊天，只不过全部是本地运行， 这就是我最喜欢的地方。没有令牌限制，你不用盯着用量表看。你不必担心达到上限后被锁定四个小时。 你可以整天随心所欲的尽情使用它。现在这个模型属于你了。 gm 四，还支持原声工具调用和功能调用。现在是我承诺的对比环节。 我让两个模型创建一个 html 文件，以信息图风格介绍 jama 四，并添加动画效果。流畅的动画，整洁的设计统计数据动态呈现，这就是代码设计与创意的完美结合。 看看 jamf 给了我什么？完美运行的动画。 html 页面布局整洁，动画流畅，排版考究。我在浏览器中打开了它，只有 cloud opus 能为我生成可用的版本。 一个在设备端运行的模型，在不消耗任何 token 且不联网的情况下完成这个任务简直疯狂。事实上，我认为用 lm studio 运行的 jam 四生成 html 的 速度比叉 gpt 稍快一些，叉 gpt 的 版本更好，但我看到了很多幻觉。 舅妈的版本更干净，更接近我的要求，更重要的是它免费且安全。叉 gpd 需要付费订阅并将所有内容发送到云端。 它在所有方面都比叉 gpd 好 吗？不，叉 gpd 在 某些复杂推理上仍有显著优势，但对于日常任务代码和创意深沉，这个免费的本地模型绝对能独挡一面。你还可以教它按你的方式来工作。 我用一种非常特定的风格赚写平台脚本。我给 james 一个详细系统提示，说明我的风格。它适应的非常完美。你可以用它来处理邮件、格式化文档，项目管理等等一切。 而且因为没有令牌限制，你的系统提示不会降低回复质量。当模型属于你时，你就能将其塑造成任何你想要的样子。接着，我给他一张带有文字的照片，让他完全离线提取所有文字。 他做到了快速且精准，无需 ocr 应用，无需云服务，仅靠模型本地提取图像并提取文字。 我尝试翻译了一段其他语言的内容，并给了一张图让他理解其中的文字。一切运作方式都和 chat gpt 一 样，但全都在本地，且再次免费。想想这意味着什么？ 航班上、偏远地区、隐私敏感场景，它就这么好用。现在这个演示让我最兴奋。 在断网状态下用手机运行人工智能让我展示给你看。我正在使用谷歌的 h gallery 应用，这就像谷歌搭建的一个测试游乐场。这里我下载了较小的以色列模型，因为手机硬件跑不动。拥有两百六十亿参数的超大模型。 好的模型已下载，飞行模式开启没有丢掉剪发，也没有蜂窝网络彻底离线。我会问类似这样的话。我想起草一封邮件给我的老板，告知他由于遇到意外阻碍，项目交付将推迟二十天。 jamaf 在 本地为我起草了这封邮件。数据未共享，速度还比慢速网络下的叉 gpt 更快。 那么谁该关心？让我说点实在的。 jamie 四不是那种打开浏览器就能用的 chatpt 代品。 有个设置步骤，你下载一个应用，选择一个模型，或许调整一下设置。如果你喜欢折腾并想要完全掌控一切，这就是你新的最爱。如果你用过类似 opencloud 的 东西，可以把这个看作同样的精神，但拥有更强的能力和安全性。 您的数据永远留在您的设备上。开发者，创作者，注重隐私的人，以及受够了订阅疲劳的任何人，这都是为你准备的。谷歌用 jam 四做了一件大事，他们将其最强大模型背后的研究成果开放给所有人，无任何附加条件。 真正能用的人工智能。现在能在你的笔记本手机上完全离线运行，完全私密，完全免费。一年前，这还不可能。如果你觉得这个视频对你有帮助，请在评论区告诉我哪部分最让你惊讶。订阅，以防错过更多内容，我们下期见。这边是散着呢，拜拜。

酷狗发布的 jamax 家族这次把本地部署的门槛彻底拉低了，它包含了从高性能工作站到边缘 iot 设备的四款模型，不仅原生支持图文视频多模态理解，还拥有最高二五六 k 的 超长上下文。 最关键的是，全系全面转向了 h 二点零协议商用，完全没有后顾之忧。首先来看这个家族的扛把子三十一 b 电子版本，它采用全密集架构，三百一十亿参数在推理时全部激活， 这意味着它拥有该系列最强的逻辑能力和输出质量。如果你手里有八十 g 显存的 h 幺零零或者多张消费基显卡组基群，且对结果的精准度有极致要求，选这款就对了。 接下来是性价比最高的二十六 b m o e 版本，这里要重点解释一下混合专家架构的优势。虽然它的总餐数量有二十六 b， 但单次推理时系统只会激活其中三点八 b 的 参数，这种机制在保证智商的同时提高了每秒的吞吐量。 对于大多数本地桌面用户来说，这款模型在响应速度和性能之间达到了完美的平衡。针对手机和 l t 设备， google 推出了 e 四 b 和 e 二 b 两款端侧模型。这里引入了一个关键的 pl e 单层嵌入表技术，简单来说就是让大体级的磁表在查找时不全面参与常规计算，从而大幅降低内存占用。 一四 b 有 四点五 b 有 效参数，适合树莓派或 jason， 而一二 b 只有二点三 b 可以 直接跑在手机上，让端测 ai agent 成为可能。最后总结一下全系列的通用能力， 在上下文长度上，大模型支持二五六 k， 小 模型也达到了幺二八 k， 足以处理超长文档。再加上原生的图文视频理解能力，让它在实际应用场景中非常灵活。 在实际性能测试中， jam 四三十一币的表现非常强悍，尤其在 g p q a diamond 科学推理测试中，拿到了百分之八十五点七的高分， 但更核心的竞争力在于它的 token 效率。同样，一个任务竞品可能需要一百五十万个以上的 token 才能说清楚，而 jam 四只需要一百二十万个，这意味着它说话废话更少，逻辑更直接，在实际部署时能显著降低推理成本。 如果把它和国产明星 q n 三点五二十七 b 放在一起对比，你会发现一个有趣的现象，在一些细分的工具调用跑分上， q n 确实略占上风， 但在基于人类真实偏好的 rena a i yellow 评分中，两者几乎打平。这说明在实际的人机交互体感上， g m 四三十一 b 已经达到了顶尖水平。很多人好奇为什么价格没怎么变，性能却原地起飞？ 其实拆解底层代码会发现，它依然沿用了 paperstorm g q a 以及局部全局混合注意力机制。这次性能的飞跃完全不是靠改架构，而是归功于训练数据的质量飞跃和训练配方的深度优化。这再次证明了在当前大中型阶段，高质量的数据才是真正的核心竞争力。 现在进入实操环节，如果你追求极致简单，首选奥拉玛。首先把版本升级到零点二零以上，然后直接在终端输入命令，想要轻量化测试，就运行一二 b 版本。如果追求性能和速度的平衡，强烈推荐运行二十六 b 版本。 对于 macm 系列芯片用户， m l x 框架配合 turboq 是 史诗级加强，它通过压缩 kb 缓存，直接把内存占用，从十三点三 gb 砍到了四点九 gb， 整整节省了百分之六十三的空间。 具体的部署命令就在屏幕上，这里有一个关键的权衡，开启这个优化后，解码速度会慢一点五倍，但它能让你在 mac 上跑满幺二八 k 的 长上下文。对于处理长文档来说，这个招牌绝对稳赚不赔。 如果你是显存困难户或者即刻玩家，可以尝试 einslof 和拉玛 cpp， 只用 einslof 量化，只要六 gb 显存就能跑起一二 b 或一四 b， 甚至能构建支持网页搜索的本地 agent。 而如果你有三张四千零九十并行二十六 b m o e 版本的速度能达到惊人的每秒一百六十二个头啃。此外，通过实验性的 turbo quant plus 分 支，能把三十一 b 模型的体积从三十 g b 强行压到十八点九 g b， 让大模型在消费级显卡上跑起来。 最后是企业级生产环境，建议直接使用 v l l m， 它原生支持多模态输入和二五六 k 的 高吞吐量，并且完美兼容多卡并发。 开发者在实测中发现， v i l l l 搭配最新版的 transformers cool， 可以 非常稳定地调用 jam 四的工具接口，适合构建大规模的商业应用。在部署之前，有几个坑必须提前告知。首先是模态缺失，虽然官方宣传支持音频， 在目前音频输入请在 google ai studio 线上可用，所有的本地框架都还没适配。其次是稳定性问题，如果你使用 l m studio 运行三十一 bit n s 的 g g u f 版本，可能会遇到死循环输出的 bug， 建议等待社区修复。最后是能力边界，在处理复杂的函数调用时， e 二 b 和 e 四 b 这类小模型的表现不如同级别的竞品复杂任务建议直接上二十六 b 或三十一 b 版本。最后根据你的设备和需求 直接看这个部署。建议企业商用直接选 jam 四 high party 二点零协议让你没有任何法务后顾之忧。个人 pc 或游戏本用户强烈推荐二十六 b m o e 版本，单卡四千零九十就能跑通超长上下文，且响应极快。 mac 开发者请认准 mlx 框架，记得开启 turboqant 来解放统一内存。至于 i o t 创客 e 二 b 和 e 四 b 证明了六 gb 内存也能跑起。智能 agent 是 端侧智能的最佳选择。

最近火爆全网的 jam 四下载教程他来了，开源世界最强模型新版还附带中文设置教程以及部署教程，支持苹果、安卓和鸿蒙。 首先点我视频右下角的分享箭头，再点一下复制链接，然后打开这个蓝色的小鸟没有的应用商店，下一个两秒后会弹出一个资源包，没有弹的话就搜索手电宝藏，打开宝藏应用里面找到需要的文件，点击保存安装就好了。

现在用奥乐玛可以本地跑 jam 四，谷歌开源免费大模型，它是谷歌在四月二号发布。 jam 四到底强在哪？先看第一张图， jam 四在开源阵营里性能很靠前，就是同样算力，预算下，它能给你更强的推理和代码表现。第二张图怎么选模型？清量设备先上 e two b 或 e 四 b， 速度快，资源占用低， 高配机器上二六 b 三一 b， 追求上线效果。接下来我们手动部署 jam 四，我将整理好的文档放在了飞书中。首先打开奥莱玛官网，点击右上角 download 它这里有 mac、 linux、 windows， 我 使用 mac， 所以 下载 macos， 这里拖着就能安装成功。奥莱玛这里，聊天框选择模型，这里还有 kimi 和 g l m 等 模型， mini max 和千万大模型这里我们直接寻找今天主角 jam 四，它有多个版本，每一个版本对应的电脑配置要求都不一样，这里我整理好了文档，我选择本地模型， 杰玛斯一二 b 选中了，他是不会立马安装本地模型，需要输入一个你好才能进行安装，他判断没有这个模型 会自动去安装。你不想这样安装，也可以打开终端输入这个指令，可以进行终端安装，两种方式，任选其一即可回车，就会主动的去下载杰玛斯，这里等待安装完成就能使用杰玛斯，安装完成了，他会回复你上一次的对话，我们来测试一下杰玛斯实际效果怎么样。准备了一个非常绕脑的问题， 就是去给车加油，到底是开车去还是走路去？距离两百米，从发送指令到响应还是很快，但是给出的答案很出乎意料，他选择了走路去，这里的话，我反问了一下他走路去怎么给车加油，然后再次思考回答问题，这里不知道是不是本地安装的版本问题，不能以此 回答成功，在我们进行第二次提问的时候才成功的脑筋急转弯的测试完了，我们来跑一下编码能力，这里我准备了两个文件夹，分别是 demo 四和 codex 的 使用， demo 四和 codex 进行测试，一样的提示词，这里我是用 cloud clear i 映设 demo 四模型进行开发，输入这个指令，它就会在 cloud clear i 中使用 demo 四模型， 这里指令是使用你的本地 jim 四模型，所以不需要考虑 token 问题。这里我准备了一样的提示词，都是开发一个俄罗斯方块，只需要回车就进行开发。 codex 那 边也是一样的提示词，但是那边使用的是 codex 五点三版本，这里我们直接看效果进行对比，这个是 jim 四开发的效果，整体来说没有 bug， 但是上下键的时候页 会滑动，会有一些细节。在 h 五也有这样的问题，这个是 codex 五点三开发效果，它不会页面滑动，但是不能全屏看完内容，两边的问题都是不能全屏看完，所以我们进行优化调整，一屏看完全部内容，两边的提示词都是一样的，不知道是不是我本地安装的问题，我的本地模型是一二笔版本的， 我们来看一下最终的效果体验，查看一下 h 五的效果进行开始游戏，这一次开始游戏页面不会进行滑动了，但是真的来说还是有一点细节。然后我们再来看一下 codex 版本的点击开始游戏效果这一边的话，看着是要舒服一点，体验感更棒。如果电脑配置要求比较高的话，可以试一下满血版的 g m 四，还可以在 cloud code， open code， open cloud 中进行使用，只需要输入这个指令就能在 cloud cloud 中使用，直接无缝衔 节在 collogix key 一 样的指令，只是把 cloud 变成 collogix， 这样就好了。接下来我们进行删除 gemma 四，输入 olamalist 指令，它会返回你本地模型名称，再输入这个指令就能删除 gemma 四模型。

大家可以看到这个就是我自己把 google 的 javascript 助手汉化了之后的效果，打开之后可以看到都已经支持中文了，而且我还做了模型列表，支持导入。比如你在电脑上下载了模型， 可以导入到手机上，选择模型文件即可，完全本地的模型， 而且也有 deepseek 和酷 i 的 模型，感觉就像手机版的龙虾，后续会有很多技能，非常方便，而且不需要联网。它的主页面支持的功能也比较多， 大家可以下载后自行体验一下。 大家可以看到加载速度非常快， 聊天模型也支持中文。

想用 jamming 真的 太难了，最近很多朋友私信我，阿杰酷狗的 jamming 到底怎么用啊？我看网上说他写代码搞外贸特别牛，但我连大门都进不去啊！我也知道大家都很急，看见别人用 ai 提高效率，自己却卡在第一步。那个网络配置啊， 那个国外手机号验证啊，那个双币信用卡充值啊！听的脑子都要炸了！折腾了大半天，不是报错地区不支持，就是账号刚注册就被封， 真的太累了！如果你也有这些烦恼，别瞎折腾了，把专业的事交给专业的人，剩下的所有麻烦统统交给我！我是阿杰 ai 管家，我不是什么技术大神，我只是小白身边的全能打杂！你想用全球最强的 ai， 我 帮你打通最后一米 账号、网络环境、正规会员充值，我统统帮你一条龙配！好！注意，我强调的是正规，拒绝低价黑卡， 拒绝垃圾 ip！ 我 给你配的是稳如泰山的环境，到手即用，丝滑无脑！不仅如此，为了照顾纯小白，我还送你一对一保姆级视频教程，手把手教你登录，教你提问，哪怕你连电脑都不会，我都能把你教会！咱们做的是口碑，正规渠道 封号包赔，让你用的安心，更用的长久！别再把时间浪费在折腾工具上了，把时间留给更有价值的工作和学习。想要文文体验 gemini advance 的 朋友，现在就点开我的主页简介，带你一起丝滑无脑用 ai！

使用欧拉玛可以一键部署本地大模型，我选择的模型是千万三点五九 b， 现在来演示一下， 可以看到 gpu 使用率向升，由于我这台电脑的显卡配置比较低，所以输出的比较慢。 好，终于输出完成了，接下来是 gg 教程。 首先肯定是要下载欧拉玛的这个软件，进入欧拉玛的官网之后，选择 windows 点击下载，当然这个下载起来会非常的慢， 我也给大家把安装的程序上传到了网盘下，下载后双击打开直接安装，安装完成之后就是这样一个界面，可以在这里点击你想要的大模型，比如说这些是云端大模型， 从这里开始就是本地大模型，这个是谷歌开源的本地大模型街吗？ deepseek 千问三，还有其他的一些模型啊， 对于模型怎么挑选，得看电脑的配置，比如说我这台电脑 cpu c a m d 二五六零零两根 d d e 二四的一六 g 内存条， 显卡是一六六零 s 六 g 的 显存，这个已经是非常老的显卡了，后续我准备根据我的电源升级成四零六零 t 一 六 g 显存的，所以根据我的电脑配置 选择了比较小一点的模型。那你的电脑适合哪一个大模型？可以把配置发给豆包问问，让豆包帮你分析适合下载部署什么样的大模型。今天的教程就到这，关注我，评论私信。

最近火爆全网的 jam 四下载教程他来了，开源世界最强模型新版还附带中文设置教程以及部署教程，支持苹果、安卓和鸿蒙。 首先点我视频右下角的分享箭头，再点一下复制链接，然后打开这个蓝色的小鸟没有的应用商店，下一个两秒后会弹出一个资源包，没有弹的话就搜索手电宝藏，打开宝藏应用里面找到需要的文件，点击保存安装就好了。