因特尔芯片的mac怎么用codex
一台英特尔的老芯片啊，就是我们的老电脑呢，已经装上了一个 codex。 我 们这里啊简单给大家说一下，就是这里我们接触的是国内的大模型，然后我们可以看到啊，它的回复速度呢，是非常快的，比如我们这样回复，是吧？它那个刷刷刷它就过来了 我们这里，你看嘛，是不是它基本上回回复的速度还是非常快的？我们这个 已经把安装包还有这个教程一并打包好了，你可以跟着安装包跑，你可以跟着教程直接跑就行了，就是跟着教程跑了，就可以装好成功了，就像这样子，就像这样子一样，接住我们 deepsea 国内的一个大模型。
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01:17查看AI文稿AI文稿如果你用的是 intel 芯片 mac， 直接安装官方 codex app 大 概率会踩坑。最常见的是图标带禁止符号打不开或者闪退。原因只有一个，官方桌面端目前只提供 apple silicon 版本。 先看结果， intel mac 不是 完全没法用，而是要换安装路径。下面我按省事程度把可用方案从前到后排给你。 第一条也是最推荐的一条路，自动同步重构版会持续跟进官方版本，下载最新 d m g 拖进应用程序，再完成安全授权，就能直接用。 如果你习惯 homebrew 这条会更顺手，先 tab 再安装 cast， 它的优势是安装和后续更新都更接近正常的软件管理流程。 如果你不想装 homebrew， 还有更清的一条路，准备官方 dmg， 再把 convert 脚本放到同一目录，执行两行命令，就能转出 intel 版本。再往后就是手动重构工具，它不追求省事，追求更高的可控性。这一组更适合愿意自己构建、自己验证的用户。 最后直接给结论，普通用户先选自动同步版，开发者优先烘焙，想更清亮就用脚本转换，更看重可控性，再看手动重构。
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00:14查看AI文稿AI文稿color code 和 codex 对 电脑的配置要求并不高，因为它主要是在云端跑。我给大家一个入门款的底线吧。 mac 电脑十三寸有一个 m 五的芯片，十六 gb 的 内存，五一二的硬盘，这样就够了。
227薇薇AI新个体
03:04查看AI文稿AI文稿你以为 macbook 的 价值是芯片、屏幕续航？现在可能要加一个新理由， codex openai。 最近几轮 codex 更新，其实释放了一个很强的信号， ai 不 再只是网页里的聊天框，它开始进入你的电脑，进入你的 app， 进入你的本地工作流。二零二六年二月， openai 发布 codex app， 最早就是面向 macos 推出的。这个 app 不是 简单的聊天窗口，而是一个 codex 指挥中心。它能同时管理多个 codex， 一个修 bug， 一个写文档，一个跑测试，一个看 pr。 而且它支持 worktrees， 每个 codex 都在隔离环境里干活，不会互相把代码改乱。但真正让 macbook 含金量上升的，是后面的更新。 codex 现在可以用 computer use 在 mac 上操作桌面应用。 什么意思？它不只是读代码，它可以看屏幕、点按钮、输入文字、操作浏览器，复现图形界面里的 bug， 甚至帮你测试一个 micros app 或 ios 模拟器。流程更狠的是， openai 官方写的很清楚， 多个 codex 可以 在你的 mac 上并行工作，同时不干扰你继续使用其他 app。 这就很关键了。以前 macbook 是 一个人用来干活的电脑，现在它正在变成一个人和 codex 一 起干活的工作站。还有一个很适合 mac 用户的功能，叫 appshots。 你 在 mac 上看到一个报错窗口， 一个设计稿，一个网页，一个设置面板，不用长篇大论描述，直接用快捷键把当前窗口发给 codex， 他 会拿到截图和可读取文本，然后基于这个上下文帮你处理任务。这对程序员、设计师、产品经理、内容创作者都很实用。比如，你打开一个网页设计稿，让 codex 看一眼，然后让它改前 端，你打开一个表格文档后台页面，让 codex 根据当前内容继续干活。再加上手机远程控制， 现在拆的 gpt 手机端可以连接到正在 mac 上运行的 codex， 你 人不在电脑前也能看 codex 的 进度，终端输出测试结果，代码 def， 还能远程批准下一步操作。也就是说，你的 macbook 放在桌上跑任务，你在路上用手机盯进度。这就是为什么我说 macbook 的 含金量在上升， 不是因为 macbook 突然变便宜了，也不是因为参数碾压所有电脑，而是因为 ai 时代的电脑价值正在从性能设备变成 ai 工作流底座。 codex 这种工具越成熟，越需要一个稳定的本地环境，代码仓库、终端、浏览器、 ide 设计工具、文档权限系统、桌面 app。 而 macbook 本来就是大量开发者和创作者的主力工作机，现在 codex 正在深度适配 macos 工作流， macbook 就 不只是生产力工具，而是 codex 可以 长期驻扎持续工作的 ai 工作台。 所以这波不是单纯吹 mac， 真正的变化是，以前你买 macbook 是 为了自己更高效，现在你买 macbook 可能是为了让 codex 也能更高效的替你干活。未来值钱的电脑不只是跑分高， 而是谁能让 ai 更顺畅的看见你的工作，理解你的上下文，操作你的工具，持续完成任务。从这个角度看， macbook 的 含金量确实还在被 codex 往上抬。
2.6万SanChuan
00:50查看AI文稿AI文稿这是个麦金塔造型的小屏幕，它可以实时显示 cloud 和 codex 的 工作状态和额度。当 ai 工作的时候，小宠物会跟着动起来，非常可爱还实用。 它是我花三十多买的 esp 八二六六芯片的 wifi 时钟， c 口供电，有个小屏幕。这两天我翻出来 webcoding， 重新写了个固件以及 mac 的 客户端，现在可以实时显示 cloud 和 codex 的 五小时和周额度。 绿色的圆圈非常显眼，能看到额度还剩多少，需要操作，回复的时候还会闪烁提醒你进行操作。宠物可以完全自定义，有三千多个可以选择。除了 ai， 还可以显示 mac 播放的音乐、专辑和网速，通过 mac 的 状态栏进行切换和配置。 固件和 mac 的 状态栏 app 都是开源免费的，我还做了一个官网进行介绍，还可以一键进行刷机。你要是经常用 cloud 和快捷，这个还真有点用，你要是有功能需求，也可以直接建议我。
104酱紫表
02:01查看AI文稿AI文稿公司或者说 ai 原生公司老板的日常，你看我去哪都背了个双肩包，然后包里放着一个苹果的笔记本，是 macbook air m 五芯片的，他虽然合上了盖子，但他依然在工作，就并不是合上盖子之后他就电池休眠了，你知道为什么用苹果吗？还是因为他的待机的时间和工号的控制是最好的？ 然后完了他在干什么？我手机里面也装着跟电脑里一样的软件啊，因为扣带子是有手机端的。然后呢，手机里面他只要完成任务，他会嘣响一声就提醒我做是还是否？ 然后完了之后他就一直在工作，一直在工作，就是搞业久了的老板会有这样的一种焦虑，就是今天算力没用完。我焦虑啊，什么意思呢？就是你先用刻贷也好，或者刻劳的也好，每天是有算力的额度的，对吧？你今天没用完，这个事也过去了，你还有一个整个月度的额度，是吧？首先是你今天的额度，那有些软件还有五天额度，还有月额度， 就你用不完，你会发现你这个月花的两百美金订阅的这个 pro 版本，这个版本的 ai 就 白费了。所以呢，你会发现你不管在哪里都有一个你的数字员工也好，或者我们叫 a 任的也好，给你干活。这种体感是对于各种跟人打交道很消耗的老板来说最爽的地方，但本质还是因为这个数字员工，他够聪明， 不知道你背在包里面有几个 ai 数字源。所以你看现在苹果的设备还在涨价啊，这里面有很多原因啊，比如说为什么 windows 不 行？因为 windows 它的统一内存架构它不如， mac， 它的工号它不如。 所以这几个月苹果设备的销量大幅的提升啊。现在六幺八了啊，我其实很推荐各位在六幺八的时候买一个新款的 macbook air， 五芯片的 十六加五幺二配置。这个版本啊，它能够我用，肯定还能够你用，对不对？我觉得我的需求比大多数人都多，你们有必要去追求去买一个一两万块钱的 macbook pro 版啊。那个太贵了，一般我是家里面放一个中原版的 mac mini 四里面可以二十四 g 内存加一 tb， 这个机器也不贵，一万多。然后平时移动办公，你用一个 macbook air m 五芯片十六加五幺二，这个搭配是我认为目前性价比最高的，比你直接去买一台两万块钱的苹果的笔记本性价比要高。我不知道你是不是也像我一样用的是这样的 macbook 笔记本加家里台式机的组合呢？
116点金手丰年
07:15查看AI文稿AI文稿咱们直接进入今天的硬核解析，今天我要教你一套零代码，真的是有手就会的 mac 本地部署 ai 方案。如果你平时工作根本离不开 ai， 但又特别心疼每个月内笔高昂的订阅费，那今天的内容绝对能帮你省下大把的真金白银。 先来看一个非常扎心的数据，作为 cloud 或者叉 tpt 的 重度用户，你每个月的账单飙升到一百甚至二百美元其实是常态。你可能以为这就是提升生产力必须付出的代价对吧？ 但其实你的钱包正在悄悄流血。残酷的真相是什么呢？你每个月消耗的那些昂贵偷喷里有整整八十 percent， 都浪费在了最基础的重复性任务上。比如写个简单的代码，提交记录，批量翻译几段文本，或者总结下文档。 你想想，用最昂贵的顶级云端 ai 去干最基础的流水线工作，这简直是极大的资源浪费啊！所以，咱们进入第一部分，告别高昂 ai 账单，彻底拿回主动权。 你可能会想，在本地跑起三百五十亿参数的巨大 ai 模型，那不是专业程序员的专属吗？完全不是了！现在这已经变成了一个保姆级的零压力流程， 你不需要懂命领航，不用学 python， 更不用去折腾那些复杂的配置文件，真的是有手就会。 而且你要知道，除了省钱，本地 ai 最硬核的优势绝对是隐私。那些敏感的客户合同、公司的核心代码，还有你私人的医疗或者税务数据，你真的放心全传到云端吗？ 部署在本地，意味着数据永远不出门，更绝的是，哪怕是在没网的高铁上，或者信号极差的客户现场，你的私人 ai 依然二十四小时待命，完全不受网络限制。 那么第二部分，咱们来看看你的 mac 到底能跑什么级别的模型？记住，统一内存决定了你能跑多大的模型。 在这里我们要打破一个业内常见的误区，跑 mac 本地 ai 核心，根本不看你的 cpu 或者独立 gpu 有 多强，只看苹果独有的统一内存有多大。如果是八 gb 作为入门，跑个四 b 的 小模型完全没问题。 十六 gb 作为主力，跑个九 b 模型非常流畅。但如果你恰好拥有二十四 gb 的 内存，那恭喜你，你直接踩中了最佳田电位，你可以直接跑起三百五十亿参数的 q n 大 模型，那能力简直直逼云端的 cloudsonnet。 根据你每天的实际工作流，我们还可以帮你精准匹配不同的 ai 大 脑，从入门轻量级进阶默认到专门用来敲代码的模型，甚至是能看图说话的视觉理解模型，应有尽有。 再次强调一下，二十四 gb 内存真的是运行这种全能型三十五 b 模型的绝佳起点。不过，在动手之前，务必把这条页内铁律刻在脑子里，千万千万别有模型越大越好的强迫症。 如果你非要在十六 g 内存的机器上强塞三十五 b 的 模型，最后只会卡成 ppt， 体验简直糟糕透顶。相反，让一个小模型因每秒几十个 token 的 速度飞快，运行，体验绝对完爆前者。记住，先跑通，再想着升级， 接下来是重头戏。第三部分，六步傻瓜式步数，全程零代码，你只需要按一下键盘上的 y， 整个实操过程真的是被极简到了令人发指的地步。你看这个太长不看版的六步流程，从准备 mac 到最终实现零成本本地 ai， 总共也就花个三十分钟左右。说白了，就跟你给 ai 发个微信聊天儿一样简单。 具体怎么做呢？你只需要安装一个 codex 桌面应用，然后直接对着它打字说，我想在 mac 上跑本地 ai， 我 的内存是这么多 gb， 请帮我配置。 接下来就是见证奇迹的时刻了。 codex 会瞬间化身你的私人 it 助理，它会自动去下载模型，配置所有的接口。你唯一要做的就是舒舒服服地盯着屏幕，当他问你要不要继续时，敲一下键盘上的 y 键。同意，对，就是这么狂野！ 搞定部署之后，我们来到第四部分。这是一个非常关键的认知转变。放弃欧拉玛，拥抱 o m l x， 这可是本次解析最硬核、最有价值的内部知识了。你现在去搜市面上百分之九十的教场，肯定都让你无脑安装奥拉玛，对吧？但听好，如果你用的是苹果自研芯片的 mac， 装奥拉玛绝对是走弯路。我们真正要用的是 o m x， 它们之间的差距非常直接。 为什么呢？因为 o m l x 是 专门为苹果原生的 m l x 框架量身定制的。在同样的硬件下，它比 olama 快 略整整两倍。 它的独家杀手锏是一种双层缓存机制。什么意思呢？就是在你进行长时间对话的时候， o m l x 会非常聪明地把那些不常用的记忆悄悄转移到固态硬盘里。 而 olama 呢，只会无脑地一口气吃光你所有的运行内存，这就是 o m l x 能帮你省下整整五十 pa 内存的核心机密。 咱们直接上真实的硬件跑分数据，在 m 四 max 芯片上用 omix 直连去跑三十五 b 级别的大模型，生成速度直接飙到每秒六十到七十五个头啃， 这速度比你眼睛阅读的速度还要快的多。如果跑小模型更是轻松破百，这也就是原生优化带来的绝对压制力。好了，最后也是最实用的第五部分，怎么把这套东西融入日常，打造你的零成本隐私工作流？ 你看，这就是傻瓜式操作后自动给你生成的后台管理面板。没有那些看着就头晕的黑框代码，大模型的处理速度、内存到底占了多少缓存效率怎么样，全都一目了然。 哪怕你是完完全全的零基础小白，也能在自己的电脑里稳稳当当地搭起这样一个极其专业的 ai 监控台。 最终，我们回到省钱这个终极目标上。你只需要在 codex 里设置一个小小的规则，以后但凡是写写代码、提交记录、做批量翻译、总结超长的文档，或者是抄抄邮件这些日常琐碎，全部默默丢给你本地免费的三十五 b 模型去泡。 只有真正遇到极端复杂的逻辑，再去调用昂贵的云端模型，只有这个 b 环一打通，你以前每个月那几百块的云端 ai 账单瞬间就能归零。 好了，底层的原理解析和具体的实操路径，我已经毫无保留地交给你了。面对每个月几百上千的订阅费，还有那些无法预测的隐私风险， 现在的你是打算继续默默忍受疯狂烧钱呢？还是决定抽出吃一顿饭的时间，立刻唤醒你面前这台性能过剩的麦克，把数据和钱包紧紧攥在自己手里？期待你的行动，咱们下期解析，再见！
02:56查看AI文稿AI文稿普通人想要学习 ai 电脑，到底该怎么选呢？先说结论，要换首选 mac， 内存十六 g 起步，别怼顶配交智商税，也别图便宜掉坑里。为啥是 mac？ 要买什么型号，哪款性价比最高？这条视频依次说清楚， 看完你照着挑就行了。先说为啥是 mac， 因为 mac 在 ai 时代更高效，我帮进二百个普通人上手 ai 工具，用 windows 的 卡点明显多很多，本来想学 ai， 结果前几个小时全耗在了修环境上，所以要换直接上 mac。 但到底内存要多大呢？我的建议是，十六 g 起步，上不封顶，下有底线。 先说上限，很多人以为学习 ai 得对算力上顶配，但我们平时用的 ai 工具，真正吃算力的模型都跑在云端服务器上，不占用你本地的资源。 cloud code codex 这类 ai 工具，官方要求才四 g 起步，但也千万别走另一个极端，买八 g。 因为学 ai 要装开发环境， ai 编程工具，一堆 skill 和插件，再加上开着十几个网页查文档，这一叠起来，八 g 内存可能就不太够用了。 但因为这波内存疯涨，新款 mac 大 内存贵得离谱，所以真正聪明的选择是买二手 mac 特别保值，二手的性能也依然能打，同样的配置能便宜好几千。 二手去哪买呢？我推荐转转转转这种有官方质检的平台就非常适合新人入手，每台机器都会经过官方严格检测，确保没有任何暗病，而且转转还送一年质保和七天无理由。那具体怎么选呢？先跟大家说清楚 mac 电脑的一些名词。 air 和 pro 是 机型， m 一 m 一 pro， m 一 max 是 芯片， air 只有基础芯片 pro 机型才有 pro 和 max 芯片好第一档，如果你想用 ai 做自动化办公，加上轻量的 web coding， 做做静态页面、落地页、浏览器插件，或者是调用 ai 接口这类的小工具， 选 m 一 版本的 macbook air 十六 g 就 够用了，参考价在三千五到四千五，轻薄又静音。如果你想要认真做开发，开发全站的项目， 要启动一堆本地的服务来调试，再或者多个 agent 的 长时间执行任务，可以选择 m 一 pro 十六级版本， 参考价在六千到七千五。这时候得上 macbook pro 这个机型为什么不用 air 呢？关键不在内存在散热， air 没有风扇，长时间高负荷会过热降频，越用越卡。 pro 机型有主动散热风扇能一直保证满血。 如果你想玩升级一刻，在自己的电脑上跑离线开源的大模型，或者大件复杂的本地 ai 声图工作流，这一档才是真正吃内存和带宽的。得上 max 芯片的 macbook pro 可以 选择 m e max 内存三十二 g 起，参考价在一万二到一万六之间， 内存选择按照模型的参数大小来定。如果你跑七 b 的 模型，内存最少是六 g， 如果跑十几 b 到三十 g 的 模型，内存需要三十二 g， 七十 b 的 模型内存至少需要六十四 g。 好 机器到手了之后，很多人又卡在了装工具配置环境这一步。我已经将 cloud code 的 安装封装成了一个装机包，只需要双击一下， ai 编程环境，优质的 skill 全都会给你。配置好了。想要的评论区留言，我是林克，我们下期见。
583林克AI实战录
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