gemma4能单独使用吗

杰玛斯完全可以直接部署在手机使用了，这里可以看到有多种使用场景。今天的测试环境，手机是飞行模式，完全断网。直接看看他在手机本地的运行表现。 发一段话过去，大家可以直观感受一下这个回复速度。这里我没有做任何剪辑加速，体感非常流畅。然后是多模态识别，随手拍一张照片， 它解析图片的速度很快，而且能把画面里的细节描述得比较准确。在断网的情况下，这个速度和理解度都很 ok。 再看它对系统指令的理解，我语音让它在地图中找到香港， 它能瞬间识别意图，并自动拉起地图。 a p p。 虽然因为没网，地图包刷不出来，但调用底层接口这个动作它是完成了的。 在游戏场景下，现在也可以用自然语言交互了。他完全理解了，并帮我完成了播种，这说明模型已经能跟应用逻辑层挂钩了。最后看下这个 prompt lab， 像改写语气、文本总结或者写代码，这些任务全都能在本地临县完成，其他功能等你们去测试。

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。

哈喽，大家好，酷狗前两天刚刚发布了最新的大模型 gm 四，这个大模型它是完全的开源和免费的，能够在本地的设备上离线运行，我用了这几天，我觉得这才是二零二六年最合理的 ai 技术路线。 真正值得关注的是，呃，他的这个原声支持函数调用，这就意味着这个模型能够自主的使用工具，浏览网页，执行代码，调用 ipa， 相当于你在本地安装了一个智能体，全程也不用联网，也不用花钱，完全可以调用本地的算理。但是呢，很多人都不知道怎么使用，所以今天跟大家分享一下专门四的使用。专门四分别有四个不同的版本，分别是 e 二 b 四、 b 二十六 b a 四 b 和三十一 b。 这些模型大小各异，可以部署在手机、电脑和云端的服务器中，它非常适合文本的生成、编码和独立任务。这张图片呢，是谷歌官方的一个，相当于是个测评吧， 不同大模型之间的一个测评。我们可以看到这几个都是市面上比较好用的大模型，嗯，包括我们国产的 d c 克千万和 kimi， 还有那个 g p t， 我 们可以看到这是它们之间的那个性能的一个对比吧。嗯， nice 区域，我们可以看到这个是 g m 四，在我们传统的认知里，模型越大，参数越多， 它的性能就越强。在途中我们可以看到 g m 四的这个三十一 b 的 这个模型，在实战能力上竟然超越了千万的三点五，因为三十一 b 它只有 三百一十亿的这个参数。千位三点五呢，它有将近四千亿的参数，这两者之间的这个体积相差了十倍，所以呢，你可以看出这面四就是用十分之一的体积跑出了十倍体积的对手，那这就意味着你不需要再付 报的这个服务器的费，你在自己的电脑上，手机上就能够拥有世界最顶级的这个 ai 大 脑。然后我们看一下这四个版本的功能吧， 以及定位。三十一 b 被称为是全能大脑，它可以处理任何的这个你所想要的执行的一些任务吧，它的定位呢，也是非常的明确，是最顶级的一个型号，擅长呢查某某的创作以及 深度的逻辑推理，它就像人类的思考会给你列出这个提纲一样，然后排查啊错误，然后再输出， 所以他非常擅长于这个深度的长文写作。那么第二个是二十六 b 的， 这个被称为效率之王，它的定位就是相对于上一个呢，它是一个平衡的版本，那么它的功能是保持在极高的智商的，同时呢，响应呢，要比三十一 b 更快， 所以呢，它适合于这个频繁的互动啊，快速的迭代的创意的这种工作。那么第三个和第四个是一四币和一二币，这两个呢被称为侧端的，先分我们，我我认为的就是说它是一个轻量化的模型，它只有四十亿和二十亿的一个参数，所以呢， 呃，它的这个体积相对也比较小，但是呢，虽然说它的体积比较小，但是可以通过这个 single 的 强化处理一些日常的对话呀，这个日常的整理，呃，简单的，这样还是非常的流畅的， 我们可以看到这是专门四网页端的一个界面，其实我这两天用的，用下来，我觉得他的这个云端的和网页端的这个使用其实是非常的非常的好给我的体验。因为普通人说实话你的电脑可能 配置没有那么高，所以你装了最高的那个等级的那个模型，你使用起来你的电脑可能就会如果说你的性能不够的话，你的电脑就会起飞的。所以我建议啊，就是如果说你不是做一些特殊的一些任务的话， 我建议直接用网页版的是最靠谱的。那电脑端有 pc 和 mac 的， 它的一个好处我刚刚讲了，就是直接在本地运行，断网也可以使用，最大的一个好处就是它是保护隐私的，不用担心你的文件或者说是你的信息隐私会被泄露，因为断网也可以使用，我觉得啊，是 这么的一个最大最大的一个特点。那么另外就是它的手机端是苹果和安卓系统都可以用啊，因为手机的内存是有限的， 所以呢我的建议就说如果是你非要在手机上装这个，我建议就是用的轻量化的这个版本的，否则的话你的手机肯定会发烫，它运行起来 特别的耗费你的本地的这个手机的一个算力的。所以最最第三个就是云端的，我是最推荐的这个直接再往月端调，而且你可以直接用免费的算力，因为使用也是免费的，你往月半使用也是免，不像其他的一些大毛器，你用着用他就没法用了，他就你的这个免费的额度，用完了 不让不让你用了。但是 gm 四它是无限使用的，目前来说是免费使用的，所以的话呢，大家如果说是想用的话，尽快用起来，我觉得是非常好的一个大冒险。大家如果说有其他的问题，我们在留言区可以互动一下，有什么问题可以直接问我哈。

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。

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。

hello， 大家好，我是 ken。 上条视频说到 gemma 四在接入到 openclaw 之后，只能充当一个聊天机器人，我不愿相信，也不甘心， 一个二百六十亿参数的模型，能力应该远远不止于此。于是我今天又坐下来折腾了一天，有好消息也有坏消息，听我慢慢说。 先说好消息，今天的第一个突破，在我给他安装了文件系统技能之后，赋予了他读写我本地文件的技能。果然，他可以根据我的指令在桌面生成一个 markdown 文件，算是一点小小的生产地了。 但当我让他在桌面上创建 word 或者是 ppt 文件的时候，还是一样会牢牢卡住。 好消息到此为止，但接下来我想到了一个新的思路，既然 openclaw 是 有记忆的，它可以学习并且积累技能， 那么如果我先接入到一个聪明的大模型，把我需要的技能都完整的走一遍，再切换回 gem 四大模型，看它能不能完美的复刻出来。 于是我切换成了 podocr 技能之后， 在桌面上放了一张带有简单文字的图片，然后让 codex 先做一遍演示，把图片上的文字准确地提取出来发送给我。 结果非常顺利， codex 不 但把桌面上的文字准确地提取了出来，还帮我顺带把技能也优化了一遍。 好现在切换回 jama 四，让他重复刚才的操作。我给他下了一样的指令， jama 四可以正确地调用 pad ocr 这个技能，也能够识别到桌面上的图片，但就是在提取文字这一步，他怎么样都做不到，会卡住。 我中途问他是否有停止工作，向我汇报进展，他都说正在提取文件中，但是无论我等待多久，十分钟，二十分钟，半个小时 都没有给我任何的反馈。我担心是不是他在运行的过程中，我的电脑内存不足，导致他没有办法生成，于是我把模型切换成了更轻量级的 e 四 b 版本，结果还是一样，会在提取文字的过程中牢牢的卡住。 这让我有点困惑，究竟是我的电脑内存不足，还是模型的能力不够？我更倾向于认为是模型的能力不够， 因为二十六 b 混合专家模型在实际工作的过程中呢，只会调动四 b， 也就是四十亿的参数。 这个被激活了四十亿参数的专家可能还没有学会怎么去运用 o c r 这项技能，但也不能完全排除是运行内存不足导致的。 现在还不能下定论，只有等四月十六号我的 max studio 到货以后，我让他跑三十一 b 满血版的大模型才能够有答案揭晓了， 到时候我会第一时间和大家分享我的测试结果。上一条视频的评论区有很多人问我，他的设备的内存是多少，什么版本 能够跑什么样的大模型？这里就 gemma 四的四个版本呢，我分享一个简单的小公式，供大家去进行自行计算。普通模型呢，就用你的内存或者显存储以四， 得到的数字就是你能运行的大模型版本。比如说，如果你的内存是十六 g 除以四等于四，那么也就是说你的电脑可以跑 e c b 这个版本。接入 open cloud 以后呢，可以做问答机器人，也可以生成 markdown 文件。 但是 jam 四的二十六 b 混合专家模型是略有不同的，因为就像我刚才所说，它在工作的时候呢，只会调动四 b 的 参数，所以呢，是比较特殊的，如果内存达到二十四 g， 就 可以运行二十六 b 混合专家模型。 还有一个简单的测试方法就是如果你电脑的内存是足够的，你可以把呃一二 b， 一 四 b 和二十六 b 三个版本的大模型都下载在本地，然后用欧拉玛去运行它们，看看你提出问题或者下指令之后，他们是否能够做到秒问秒答。 如果能够做到秒问秒答的话，那接入 openclaw 它是可以做问答机器人使用，没有问题的。但是如果在欧拉玛中只是作为聊天机器人，它的回答都是相对来说比较慢的话，那接入 openclaw 肯定是没有办法使用的。 在接入 openclock 以后呢，内存的消耗量会稍微大一点，所以大家在实际使用的时候，最好还是能够留一些余量的好。今天的折腾就分享到这里评论区，告诉我你们还想看什么，我们下期见。

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。

谷歌啊，这次新发布的 jam 四，很多人第一反应啊，还是看参数升级。但是啊，我觉得这次真正厉害的啊，不是它三十一 b 的 大模型，也不是二百五十六 k 的 超强上下文， 而是啊，谷歌开始认真把大模型往手机和电脑这种本地设备里推了。更关键的是啊，这次还直接放到了 app 二点零协议下，这两件事情一叠价啊，味道就完全不一样了。 其实啊，以前的杰玛虽然能用，但是很多人根本不敢放开手脚用，不是他的模型不够强，而是协议的边界太模糊。 我给你打个比方啊，以前的杰玛，就像谷歌免费租给你一套房子，你能住，但是啊，规矩啊特别多，不能改装修，不能转租，就算转租，下一个租客也得守规矩。 最坑的是啊，什么算改装修呢，他也说不清楚，就比如说换个灯泡，也可能会算你违规。但是啊，这次不一样了，杰马斯啊，直接换成了 apec 二点零协议，相当于他把这套房子直接送给你了， 你想怎么改就怎么改，想住就住，想租就租，想开公司赚钱也行，谷歌啊，再也不管你，也不会找你要钱了。 再说说模型本身啊，杰马思啊，这次一口气出了四档模型，不能小看它，这次官方主打的是智能 a 帧能力，它原生支持工具调用、结构化阶梯输出系统指令，还能处理图像和视频。最核心的就是这个 m o e 能力， 能够根据指令来进行自动分工，真真意义上实现了省时省算力。哪怕基础的 e to b 和 e forb 都自带原声音频输入，上下文处理能力啊，也是直接拉满，最高二百五十六 k， 再加上一百四十多种语言支持。杰马萨已经不是单纯回答问题的工具了，它已经变成了一个本地智能助手引擎。 目前啊，欧拉玛已经支持本地部署了，我们直接用这个指令就可以直接安装了。模型的选择啊，也取决于你的电脑配置，我整理了一份配置表，大家可以自取。好这里啊，我就不演示安装了，我们直接上。结果现在这台电脑是完全断网的状态。 本地呢，跑的就是通过欧拉玛拉取的 jama 四一或币这个模型。第一步啊，我给他一份长篇学习资料，让他呢压缩成三句普通人能听懂的话，每句呢，不超过二十五个字。 第二步，我让他把这三句话改成二十秒的抖音口播，开头三秒必须有冲击力。第三步，我让他直接按 jason 格式输出标题、封面字、分镜和置顶评论。 注意看啊，重点啊，不是他会写字，而是这三步啊，全程在本地完成，不用连云端也不怕断网，而且输出的内容啊，能直接拿去用。如果这种能力再往前一步，本地内容助手，本地办公助手，本地智能工具很快就不再是概念了。 还有一个大家忽略的关键布局，官方已经把 jam 四接入了安卓系统的原声 ai 框架和全设备智能平台，这意味着它从一开始就不是只给电脑端玩家用的。土哥的目标啊，是让它成为所有智能设备的通用。 再过一个多月啊，就是谷歌年度的开发者大会了，可以敬请期待一下。所以我敢说啊，杰玛斯啊不是一次普通的模型更新，它是一个分水岭， ai 不 再是大场云端的专属特权，而终将要回到每一个普通人的手里。好，本期视频就到这里，我是爱分享的阿月，我们下期再见。

如果我告诉你一台普通手机就能跑通谷歌刚刚发布的最强 jammerfour 模型，你信吗？而且支持原生多模态，完全离线使用，不用花一分钱。这期视频我将大眼重明，开始在安卓和 iphone 手机上跑通 jammerfour 模型。 在开始之前，首先我们需要打开零度薄扇，这边文件链接，我们放在视频下方，打开以后就往下拉，上面我们接所需的全部资料。首先第一步我们先来安卓手机来做测试，小白就他的下载安装包，我们可以在谷歌应用上点击下载，或者直接下载 app 安装包，我们直接前往打开它，简单多想 好，打开以后点击安装一下，我们点击安装一下，给他下载安装到安卓手机上。好，安装好以后，打开它来看一下它里面是否支持这个最新的 java 模型，点该 start 是 否允许这个方式，我们点击允许啊，下面进行设置一下。我现在还不知道我当前手机是否支持这个模型，因为我这手机比较旧。然后在上方这里可以选择 ai 模型，第二次平衡，第三次高性能，那之后我可以置顶以， 然后下面来下载一下模型，在左上方这里我们你上一个上横看好，进入以后，然后打开这个 model 这个 app 来进来模型应用下载，来看一下你们是否制作一个 gm 四模型啊，来在下面往下拉看一下，好在下方这里看到它里面有一个 gm 四 ecb 量化版模型，总共大小的话是一点二 g 左右， 这个应该是他根据单机手机的配置来进行推荐的，给我推荐是一点二 g 的 模型啊，接下来他呢，来先下载安卓一下啊，打开有没看到他里面有不同的量化版本，最高话是二点三 g 啊，但是我目前说手机话，他这个配置不是很高，所以他可以给我推荐是一点二 g 的， 但如果你安卓手机配置比较高的话，倒是应该选择更高的模型。这句话我就选他推荐的，就说 q y k s l 这个模型，这应该是一个比较小量化版了，总共是一点二 g， 咱们勾选它来先下载一下，好，勾选它以后就往下拉拉底部，它下方有一个当动的按钮，总共是一点二 g 左右 啊，叫他下下来，这个下载过程该修点时间了，到时候继续耐心等待下啊。过了一分钟左右，他先下载完成了啊，先返回去，咱们载入这个模型啊，在手机这里面上有一个发色，就选下 好均匀换，就往下拉拉，底部有一个自定义模式，我们打了他来创建一个模型，这个模型没上完全名自定义啊，在下方这里选择模型，别打了，他还有比上面有一个选择下载的 啊，这个是没看的，第一个就是我们刚才下载好的这个 jumbo four 模型了，咱们学的他啊，这样就早就进去了。下方的散热纹长度你可以自定义，这个主要看你这个手机这个硬件配置啊，如果硬件不是很高的话，就不要拉太高了啊，下方有个最高的 token， 搜索量是五百一十二 啊，先不用管他，我们先不用管我们点下方一个保存一下。好，这样的话就可以了，我们就可以把这自定义模型就给它弄好了啊，先打开它，打开以后呢测试一下，比如要帮我编辑一个贪污色小游戏，他也是可以帮我们搞定的，非常快，打开正常聊天话也是没问题的，都可以进行本地一切使用。 好，收把安卓手机的，我先做 ios 的 来，先重新返回，刚才点下来，把这个 ios 版机下载一下，我们第一前往。好，打开以后先把这款应用程序给登下来，它是完全免费的，它是可以完全加载本地的一些模型的，来界面下方下载按钮给登下来。好，下载好以后我们打开它， 打开以后它将会提示，欢迎来到这个 locally ai， 它是一个完全离线的 ai 助手，可以保证一个隐私和安全性，同时它可以对当前手机硬件进行优化，来设备对应的模型按键问题继续好，这时它来选择模型下载， 第一个是大苹果提供的，然后第二个是 mr， 第三个是千万三点五 i b 模型，这种不用管他，我先跳过，你跳过就可以了。好，跳过进入以后，那么第三方有选择模型，进入以后没看到小王就会出现一个 java 最模型的，它是目前最新的，支持深入思考，支持多模态。那么底下打开它，我们给它动下来， 总共是多少 g 啊？总共是三点六 g， 也是最新版本，那么点击 download 的 给他下下来。 好，下载好以后来先返回去，我们来试一下，看效果到底怎么样啊这是没看到他沙漠就会出现这个卷毛腹模型的，我们先来测试一下他多模态，并且我学会在桌面上随便扔一些东西在上面，然后我们来问他一下，他看到什么？同时我也会问他一下，在上面总看到几个西瓜籽啊，然后现在我们来问他一下，我们打开这个深度思考模式， 那么一下面一个 take a photo， 先来拍照一下，好，拍照好以后，然后发送一下啊，先问他一下，你看到了什么？桌面上都有哪些东西啊？我们来看一下他是否可以把全部东西给识别出来啊？ 哎，他开始了，他说我根据你的定位图片，我看到桌面上有各种电子产品和一些小瓶装物品， 然后在下方一头列出来。他的桌面上主要有以下这个机械东西，第一个是一个自然手机，一部深色的自然手机放在这个画面左侧，这个没错啊。然后手机壳保护套，一个带有花卉图案的这个片子式或粉色调的手机贝壳， 然后旁边放了一个蓝绿色的小瓶装物品，一个亮蓝绿色的小瓶，看起来是某种护肤品或者是精油，然后一个大型罐装产品，一个带有标签的罐子啊，这个才会被识别出来了，这个是益生菌啊，他先把这个识别出来了，这个没错， 然后下方还有个电子配件，一个黑色的小电子配件在罐子后面啊，那个也是我的这个录音东西啊，这个声卡，哎，他这个他有的东西没识别出来啊，就西脖子，他没识别出来啊，这为什么他没识别出来？ 我再问他一下，拍照一下，黑色点点是什么？总共有多少个？我们来拿数一下。哎，完了， 他都由于我无法视他，都由于我无法进行化学分析，我无法确定这些颗粒的具体身份，他们可能是以下几种东西，第一是天然成分，他都可能是干燥的种子啊。这个没错啊，因为他确实是干燥的西瓜籽。 他说我手下总共是九 k 啊，那他就错了，总共十六个啊，谁知道这方面他还是有点欠缺的。我一会来问他翘肌 b t 啊，看翘肌 b t 能不能打。对啊，我同样问翘肌 b t， 看到了这个黑色颗粒是什么，然后总共有多少 k？ 他看起来这些黑色小颗粒是西瓜籽，哎，这他打对了，我帮你数了一下，总共是十七个。哎，撬极币也打错了，这个数数这么难吗？ 这么明显，他居然数错了，总共十六个，他数成十七个了，也还是数数不行啊。所以我就不能怪这个 gm 负了，连撬极币地他也没数。对啊， 那进来测试一个逻辑推理题啊，就是概率加反直觉的这个逻辑推理题目是这样的，你参加一个游戏节目，有三扇门，其中一扇门后面是车，另外两扇门是严。你选了一扇门以后，主测类是这答案的，打开另一扇有严的门，并问你是否要换门。 问题是换门是否有利，为什么？这个大家能理解吗？我同样把它伸出触角模式给打开，那看下它能否答对。 哎，他知道了，他就是一个经典的蒙提货饵。问题的变动答案是换煤更有利。为什么换煤更有利？因为当你选低扇门以后，你只有三分之一的概率选中了车， 意味着身价。两扇门中有三分灾的概率包含了车。关键在于主持人他知道答案的干预，当你选择某扇门的时候，你只有三分之把握形容他， 主持人做的就是故意蒙蔽你。简单来说，坚持原版，你仍然只占了最初的三分之一机会。换版的话，你就再抓住主持人排除那个错误选项，从而获得了那个三分之一的概率。哎，这个没错，这他理解对了。那现在测试他代码编程能力， 比如他把我笔写一个山地鱼缸场景，鱼要看到有真实感，水和水缸里的水草也要好看且真实啊。先发送下来，验证一下它代码能力。好，它现在完成了。那先把代码刻出来，先放上电脑上去运行一下，看效果怎么样啊？它不仅提供这个 gs 代码，还提供这个 cs 一 二四代码，还有这 h t m l， 来看一下效果啊，酷毙哈。以后把它放在电脑上打开看一下。打开效果，大家看一下，它是非常可以的，看到非常真实啊。对于一个小魔仙来说，能打得到效果的话，已经非常可以了。然后下面再测一下，看他对这个药物这个识别到底怎么样。 来猜一下这药是干嘛的？瑞巴派特片，我们点击派斗一下发给他，问他一下这个是干什么的，估计很多人都不知道这药是干嘛的，我们看他能否知道。 他根据你提供图片作为文字信息，这是一个药片或者是局部使用产品。他说产品名称是瑞巴拜特片，他由于这个设计失灵和健康产品，我无法提供医疗建议。如果你对该产品的具体用法或使用方法、健康效果有疑问，请务必咨询医生， 他是非常谨慎的，可能好多人不相信他的离线这个性能啊，我们先把这个网全部断开，打开的飞行模式。原来把我写个恐怖小说到了五千字左右，哎，看开始了，他用的是繁体啊， 我目前是完全是离线的，他这个分章来写啊，千万别总共写到第五章了，这样换一部五千字左右恐怖小说，需要一分钟左右，他就可以帮你写出来了。 那下面在头像在这个离线模式下来测试一下他这个动感能力啊。那头像问他一下，你看到了什么？总共两个小东西啊，一个是大象，一个是蚂蚁。 他说以前是我看到的主要内容描述，第一个主体就大象的头部，画像中可以看到一只大象，然后第二是蚂蚁，就小吴姐， 没错，他请注意他的，由于图片中的细节非常小，我对蚂蚁的四别是基于其微小尺寸的预测，让他真猜对了啊。今天四别所用的全部资料，他们的链接我都发到视频下方在报上。

不久前，谷歌发布了 jam 四系列，它不仅是一款开源模型，更是一次关于如何把超级大脑装进手机的工程奇迹。今天我们一起来看一下它是如何用不到四 g b 的 显存，跑出大模型的效果。 这里我们做了一个测试，使用三台手机在本地离线跑 jam 四 e 二 b， 屏幕上呈现的是这三台手机的测试数据，下面给大家看一下实际运行的情况。第一个加油问题， 第二个 g two 铜龙问题， 第三个字母出现次数问题。 可以发现，关于对常识的判断仍然是小模型的短板。然后这三台手机中， iqoo 十五的运行速度最快。 simon 四一共四款，覆盖从手机到工作站的所有场景。 a dos base 最轻量手机和树莓派都能跑，自带语音识别，量化后只要四 g 显存。 a， 跨出白瓷笔记本甜品级， 速度和能力之间的平衡点。二十六 b， 混合专家架构，总参数二五 b， 但每次只激活三点八 b， 用小模型的成本干大模型的活。最后是三 e b 单词，旗舰级模型，全参数推理，开源模型排行第三，适合有好显卡的用户。这里要讲一个关键的概念，单词和猫的区别， 单词密集型。你看屏幕上这些格子，全不在闪，因为每次推理所有参数都参与计算，三十一币就是三百一十亿次，运算一个不少。它的优点是稳，缺点是慢，而且吃显存。 切换 m o e 模式，注意看大部分格子暗了，只有几个在亮，这就是混合专家的精髓，模型里有一百二十八个专家，每次只派八个上场，剩下的待命。 最后说说它的边界，左边是强项，文档识别，发票解析，代码补全，长文档，问答 agent， 自动化任务，这些它都能做，而且跑在本地，意味着你的数据永远不用上传到别人的服务器。 右边是它的短板，如果你问它能否替代跨腾或 gpt， 答案显然是不行的，那能否进行高质量写作？这里我的回答是勉强可以，至于大规模的代码重构，那以它的能力还差得很远。 说白了， jam 四是一个极其出色的本地工具型 ai， 你 把它当高效工具用，它不会让你失望。如果你把它当全能大脑用，那你就会很失望。 想试的话，这里有两种方式，手机用户可以直接去 google 的 a i h gallery 上下载使用，电脑用户更简单，欧拉玛一键运行。下面我们来看如何用欧拉玛本地部署 jamal 四 e 四 b 模型，并使用 clogot 调用它。在 clogot 直接提问它是什么模型， 它是由谷歌训练的大语言模型，欧拉玛在首次请求时加载模型，加载耗时三十八秒，显存系统分配总计实际首先确保电脑上已经下载过欧拉玛，只需执行一行命令，欧拉玛 round gemma 四冒号意思币，等待模型下载完成，总计约九点六 g 币。成功后在终端测试。问答， 它是一个大语言模型，名字是 gemma 四，由 google deepmind 的 开发，属于一个开放权重模型系列。复制这个模型 id， 克隆项目源码， 进入项目目录，运行安装命令，下载完依赖后进入引导界面，颜色模式随便选。第四个是我们做的国产模型适配选择第三项，本地欧莱玛模型， 然后粘贴刚刚复制的模型 id 回车。确认到这一步配置成功。我们问个问题测试一下，现在已经调用成功已经登录的用户，想要切换模型，输入 logo， 退出登录，然后运行帮人 devi， 即可重新配置。我们最新版的 cloud code 已开源，大家关注评论获取。 目前呢，该模型权重在 hackin、 face 和 kaido 上都能下载。以上便是我对 gmail 四的实测解读，如果你觉得有用，不妨点个关注，我们下期再见。

首先有苹果手机的就可以在它 pos store 里面下载这个，嗯， google l h gallery 直接打开它，然后它可以要去 accept and continue 这个按键，然后点允许。首先第一个呢，它是有一个 ai 的 私人助理，可以跟他 ai 聊天。第二个就是 agent 的 skills， 你 可以装一些技能。 这里我已经开启了无网络模式，让他帮我规划一份亲密友爱系列，我们点开看一下， 然后他已经很快的输出了。

谷歌这次彻底掀桌子了，全新开源大模型伽马四震撼发布！要知道，自从初代伽马发布以来，全网累计下载量已经突破了惊人的四亿次，开发者生态里涌现了超十万个衍生遍体， 这热度直接拉满！为什么要激动？因为伽马四直接继承了谷歌最强老大哥 jimmy 三的底层核心技术， 更狠的是，它首次升级为 a p 七二点零协议纯正开源。这意味着，无论你是搞科研，还是直接拿来商业变现，统统免费授权。这波属于是对开发者贴脸送福利了。 这次谷歌一口气端出了四款不同尺寸的模型，从小杯到超大杯，分别是一二 b、 e 四 b、 二六 b 谋架构和最强的三一 b 密级模型。 这意味着，无论是直接塞进手机进行轻量化的端侧推理，还是在专业设备上进行满血的算力输出，这套全家桶不仅实现了全硬件覆盖， 而且全系支持完全断网的本地离线运行。相比上一代， jam 四直接进化成了全能六边形战士。首先是多模态大爆发， 四款型号全系精通图文双修，其中 e 二 b 和 e 四 b 这两款小模型更绝，甚至长了耳朵能直接听懂你的语音。最离谱的是，这次 jam 四全系内置了硬核的思考模式，遇到复杂问题，他不再是瞎给答案， 而是像人一样一步步推理打草稿，逻辑能力直线飙升。其次是超强记忆力，二六 b 和三一 b 这两款大模型支持高达两百五十六 k 的 超长上下文，吃透几十万字的长篇文档跟玩一样。 即便是两款端侧小模型，也标配了一百二十八 k 的 超大窗口，再加上它原声支持超过一百四十种语言，咱们中文用户用起来简直不要太丝滑。 更恐怖的是他的跃级战斗力！在权威的 irina ai 排行榜上，三一 b 模型直接杀入全球开源模型前三，二六 b 拿下第六，这是什么概念？ 他们直接把一重体量是自己十几二十倍的老牌开源巨无霸按在地上摩擦，完美权势。什么叫四两拨千斤？你可以直接把本地跑起来的 jam 四无缝接入到 continue 酷士的本地模式里，或者配合咱们常用的小龙虾、 openclo 以及 cloudco 等工具来使用。用奥拉玛提供底层算力，用这些可视化界面和智能体框架发号施令，瞬间就能为你打造出一个真正免费、不限量 且绝对保护私有代码资产的本地最强代码外挂。把最强的 ai 塞进每个人的口袋，随时随地帮你写代码做分析，这才是真正的科技屏权。如果是你最想在本地设备里装一个什么类型的 ai 助理呢？来评论区聊聊。

大家好，这两天杰纳斯啊，非常热，有人说他是一个开源模型的一个新王者啊，到底是不是呢？我们今天可以来测一下，刚好这两天有一个特别重重要的一个新闻，就是说，呃， 捷豹四呃跟卡布扣的，在这个奥拉玛这个角度上可以做一个无缝的集成，只需要两步操作，第一步就是你装奥拉玛，然后呢下捷豹四的最新的 efo， 比如说我的这个笔记本电脑，它是 rtx 四零六零的一个显卡，它有八 g 的 显存，我这个机器有十六 g 的 内存。 那么这时候呢，我们就可以下它一个 efo 的 一个模型，也就是捷豹四 efo 大 概九点六 g 下，下来以后呢， 然后用再装一个 cloud code， 你 可以用那个，比如说你去 windows 一下，你可以用它的 cloud shell 命令啊，一键安装，安装好以后，你你可以用这个奥拉玛的一个集成命令，把 cloud code 让他去用本地的杰纳斯 eiffelb 的 这个模型，那就这条命令， cloud cloud 杠杠 model。 杰纳斯，然后呢他会先去 下载这个模型啊，他发现我已经下载过了，所以马上就成功了，然后他马上呢去启动这个 cloud code， 然后让他去用这码四这个模型，然后他会问你几个问题，最后呢就是会让你信任这个当前的这个文件夹。好，我们现在已经到这了，我也是刚刚装好，我们来试一下， 请帮我写一个写一个 hello word 的 htm 页面，并在默认浏览器中打开。 好，我们看一下啊，它的这个怎么样？它现在用的就是我们的本地的杰纳斯 infob 的 这个模型小模型啊，然后我们看一下它的一个 gpu 的 一个利用率啊， gpu 一 现在有百分之九十六，那跑满了，你看到了是吧？ gpu 一 的这个利用率跑满了，我们看看它到底怎么样啊，哈哈， 它现在这个要显示 token 哦，出来了，大概花了不到两分钟吧。三分钟啊， and i will use the batch。 对， 它是先计划啊，然后 yes， ok， 那 现在 open yes， 继续 ok， require pool yes， 哦，打开了，看到吗？ hello， word this is the basic html page。 那 好，我们再让它做一个稍微难一点的，我说写一个最简单的贪吃蛇游戏，并在 切神浏览器中打开，我们看一下啊， 一起创建。 ok， 我 们这样好，打开了，就是贪吃蛇，我看一下啊，可以看能不能玩。 ok， 这个是最简单的，还没有碰到。这个还没有，还没有开始就结束啊，就是不是还没有开始就结束，这个人最简单，但是我们已经看出来这个杰马四啊，他的一些这个功能，我觉得就是他的这个编程的能力啊，我觉得还是可以的啊，因为我这个是小参数模型呃，你不能对他有太高的要求。 ok， 那 么我们今天用这个 cloud code 和 java 四 evo b 这个，呃，一块编代码的。这个游戏呢，我们就告一段落了，我觉得它还是有点用的啊，有些很简单的任务，我们是可以用本地模型的，这样的话也节省非常昂贵的云端 api talk 的 费用。好，谢谢大家。

各大 ar 大 棚型厂商现在彻底坐不住了，好不容易培养出用户使用习惯，正打算推出包月包年的会员，实现收入变现。结果呢，谷歌直接推出了降噪四，把行业规则彻底打乱了。 装上它之后啊，不管是手机还是电脑，都能秒变本地的 ar 终端，透坑呢，可无限次使用，全程免费，没有任何门槛，运行表现也相当能打。更安心的是啊，所有的数据都在本地预算，完全不用顾虑信息泄露的问题。如今呢，降噪四已经全面开放使用了，手机电脑端都能部署，赶紧去试试！我是老吴，关注我，每天分享 ar 硬核技巧！

大家好，今天来给大家实测一下，把 jam 四部署到手机上，到底能实现些什么？视频内容有点多，感兴趣的可以慢慢看完。首先是 ai 聊天，我先把手机切到飞行模式，全程离线使用，可以看到我问他能做什么，他回复的很流畅，反应速度也很快，注意回复这里我全程无加速。 然后是图片识别功能，我随手拍一张照片，问他看到了什么，他能很精准的识别出画面里的细节，解析的特别清楚。还有这个手机指令控制，我直接语音说在地图里找到北京，他立刻就能理解我的意思，自动打开地图应用。虽然现在没网加载不出来， 但整个指令识别和调用应用的过程都是在本地完成的，体验很惊艳。唯一不足的是他听不懂中文，只能英文沟通。还有这个小花园互动游戏， 我说在八号坑种植物，它就能听懂并执行操作说明模型，对自然语言的理解和交互能力都很强。这里依旧听不懂中文，只能英文沟通。最后是提示词工具箱，不管是改写文案、总结文本，还是写代码， 离线状态下都能直接生成，非常方便。整体体验下来， jam 四把 ai 能力真正做到了手机端本地化，不用联网，隐私性更好，功能也足够实用，未来手机端 ai 的 体验真的会越来越强。

开发者和程序员狂喜！谷歌四月正式发布全新开源 ai 模型杰玛四， 代码生成，逻辑推理能力直接拉满，而且完全免费商用！谷歌发布了杰玛系列的全新开源大模型，杰玛四分为四 b 和八 b 两个版本，不仅在逻辑推理、代码生成、数学计算等核心能力上全面超越上一代版本， 性能对标行业顶级的闭源模型，而且完全免费开源，个人和企业都有免费使用，二次修改，甚至可以商用。 对个人开发者、小公司来说，这相当于直接拿到了谷歌顶级的 ai 技术，不用再花大价钱训练模型，就能做出自己的 ai 产品。 开源和闭源的竞争已经成为 ai 行业的核心主线，以 open ai 为代表的闭源阵营，靠顶级性能收费，而以谷歌美塔为代表的开源阵营，靠免费开放技术抢占市场份额，吸引开发者。 而这场竞争的最大赢家就是我们普通人和中小公司，我们能免费用到越来越强的 ai 模型，彻底打破了巨头的技术垄断。给大家两个建议，第一，如果你是程序员、 个人开发者，立刻去体验吉马仕，用它来提升你的开发效率，甚至基于他开发属于自己的 ai 产品插件，抓住 ai 开源的红利。 第二，如果你是普通职场人，多关注基于杰玛斯开发的各类 ai 办公工具，这些工具大多免费，功能强，能帮助你大幅度提升工作效率。你平时用的最多的开源 ai 模型是哪一个呢？我是 eric， ai 实时资讯与你分享，拜拜！