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一蛙AI3周前
Qwen3.5上用Claude最新工具调用方法 如果你的 AI Agent 可以通过“按需搜索工具”并编写代码来编排数十个工具调用，而不是让大语言模型（LLM）逐一处理，从而大幅降低 Token 消耗，会怎样？ 在这段视频中，我们将 Anthropic 工程博客中提到的两种高级工具调用模式，实现在我们自定义的 Python 和 React AI Agent 中：即工具搜索工具（Tool Search Tool）以及通过代码执行沙箱实现的程序化工具调用。 这些并非 Claude 的专属功能。它们是通用的 Agent 设计模式，你可以将其应用于任何模型或框架。 我们对这两种方法进行了侧重对比，将传统的工具调用与程序化执行进行衡量，并在 Claude Haiku 和运行在 RTX 5090 本地环境下的全新 Qwen 3.5 27B 上运行了相同的任务。 #大模型 #Qwen #aiagent #openclaw
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沐凌熙3周前
Qwen3.5小模型实现手机端本地运OCR兼顾效率与隐私 #Ai #电脑 #科技
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瑞克老张有话说3周前
养OpenClaw大龙虾的token噩梦，居然被阿里给治好了 #AI #OPENCLAW #Qwen #大模型 3月3日消息，阿里巴巴昨晚再度开源千问3.5系列模型，这次是4款小尺寸模型。其中最小的0.8B 和2B两款，体积极小，推理速度极快，适合移动设备、IoT 边缘设备部署，以及低延时的实时交互场景。4B的这款，性能强劲，适合作为轻量级Agent的核心大脑，平衡了性能与资源消耗。9B的这款，性能可媲美GPT-OSS-120B，适合需要较高智力水平但受限显存资源的服务器端部署，是性价比极高的通用模型选择。四款Qwen3.5新模型虽是小尺寸，但均拥有原生多模态能力，以极小的参数量实现了极大的性能提升。模型发布后，迅速引爆AI社区，马斯克也火速在社交媒体上点赞评论，称阿里千问模型“智能密度令人印象深刻”。
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Ai 学习的老章4天前
Claude Opus 蒸馏版 Qwen3.5 V2 来了 Claude Opus 4.6 蒸馏版 Qwen3.5 V2 这次最值钱的地方，在于每个 token 都更值。 官方数据里，HumanEval 基本持平，但思维链缩短了大约百分之二十四，每个 token 的正确率还提升了百分之三十一点六。也就是说，同一道题，它想得更短，答得更快，显卡压力也更小。 我觉得这特别适合本地部署。我们真正卡住的地方，经常是生成太慢、等待太久。现在它能用更少的 token 办同样的事，这个提升非常实在。 更重要的是，这次主打的是通用推理数据迁移，最后代码能力依然很稳。要是你主要写代码、做逻辑推理、解题，这个版本我觉得很值得优先试。
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麦汁服务器4周前
openclaw龙虾本地要千问3.5-27b模型，不用担心token问题了！#openclaw #qwen3.5-27b
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kate人不错3周前
Qwen3.5 小模型实测：0.8B 到 35B-A3B 这期视频我实测了 Qwen3.5 中小模型在本地端的真实表现： 你会看到： - 不同量化下的显存占用与推理速度差异 - 浏览器端 WebGPU 运行 0.8B 的体验 - 视觉识别/OCR 实测表现 - 9B 与 35B-A3B 在任务稳定性与效果上的差异 - LM Studio 关闭 thinking 的实操方法 - 在 OpenCode / Cline 中做工具调用与编码测试的结果 如果你也在找一套“能在本地跑、质量又够用”的模型组合，这期会很有参考价值。 时间戳 00:00 Qwen3.5 中小模型简介 00:50 格式与部署 02:21 显存与速度实测 03:40 视觉/OCR能力对比 05:33 本地实战案例 11:00 工具调用与编码测试 #Qwen35 #本地大模型 #Ollama #LMStudio #千问
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飞多学堂3周前
老古董电脑的春天：OpenClaw+Qwen2.5 本地大模型，彻底告别Token费！ #openclaw
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奶黄包💋1周前
Qwen3.5-35B视觉多模态本地跑通，性价比炸裂💥 在2026年的今天，想跑大模型还要花几十万买H100/A800？NO！ 🙅‍♂️今天给大家展示一套“极度务实”的国产化AI推理服务器方案。 CPU： 国产之光海光3490（16核32线程） 显卡： 2张 RTX 4090 48GB 魔改版（显存翻倍，快乐翻倍！） 目标： 完美运行 Qwen3.5-35B-A3B-FB8 视觉多模态模型！ 总成本不到专业卡的零头，性能却足以应付绝大多数私有化部署场景！🔥 🤖 为什么选这套配置跑 Qwen3.5-35B？ 1️⃣ 显存才是硬道理！💰 Qwen3.5-35B 是一个巨大的模型。 FP16精度：需要约 70GB+ 显存。 INT4量化：需要约 20-24GB 显存。 但是！ 我们要跑视觉多模态 (Vision) + 长上下文 (Long Context) + 高并发。 图像编码需要额外显存。 KV Cache 在长文本下会吃掉大量显存。 双路4090 48G = 96GB 总显存。这意味着你可以： ✅ 轻松运行 FP8/INT4 精度的全量模型。 ✅ 预留充足显存给 高分辨率图片输入。 ✅ 支持 更长上下文 (32k+) 而不爆显存。 ✅ 甚至可以做小规模的 LoRA 微调！🛠️ 2️⃣ 海光3490：被低估的国产老将 🇨🇳 很多人觉得16核不够用？ 在推理 (Inference) 场景下，瓶颈主要在 GPU 和 PCIe带宽，CPU主要负责数据预处理和调度。 海光3490基于Zen架构，PCIe通道数充足，能喂饱双卡数据流。 重点： 在信创、政企、涉密场景，国产CPU是刚需。这套方案完美符合“自主可控”要求，且成本极低！ 📝 总结 这套 “海光3490 + 双4090 48G” 的方案，是2026年中小型企业、科研实验室、极客玩家部署私有化大模型的版本答案。 不要迷信原厂标，适合业务的才是最好的！如果你也想搭建自己的AI大脑，这套作业可以直接抄！📝 #大模型 #Qwen35 #国产芯片#RTX4090 #多模态AI
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Igor Udot 吴一格8月前
千问3免费api怎么用教程 openrouter 有很多模型，有些免费的例如千问，我们看看怎么用起来 #千问 #qwen #qwen3 #ai #大模型
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马可爱科技8月前
开发属于自己的本地大模型语音助手 LLM: Ollama+Qwen3/Deepseek ASR:Whisper 完全离线无Token消耗 #每天学习一点点AI
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亲爱的小路路3周前
用了一天写了一个龙虾管理程序将部署在本地的Qwen3.5Ai模型与OpenClaw龙虾🦞集成到了一起，现在实现了Token 自由！不用花钱买算力！完美闭环！
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遇见AI6天前
ClaudeCode+Ollama本地部署 当热门流行AI工具遇上以9B参数碾压gpt-oss-120b的Qwen3.5，这绝对是极具性价比的组合。Claude 系列模型确实强大，但高额的定价对新手和普通玩家太不友好。Claudecode + Qwen3.5这套组合其实已经能满足80%的场景，完全本地运行，不产生Token费用，容错率极高，非常适合新手学习和普通玩家日常使用，AI时代已经来了，你还在等什么呢？#claude #qwen #ollama #AI工具 #AI编程
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OpenClaw俱乐部2周前
💥太猛了！巴掌大AI一体机搭建100%本地安全的AI战队！ 💥太猛了！巴掌大AI一体机搭建100%本地安全的AI战队！让本地Qwen-3.5-35B完胜公有在线模型！还在为企业 AI 数据安全、Token 成本和响应速度头疼？这套 OpenClaw 本地化一体机方案帮你一次性解决！巴掌大的 GB10 AI 超算，本地部署 Qwen 3.5 35B 大模型，数据不出内网更安全。可一键为团队成员创建独立 AI 助理，支持10-20人并发使用。实测速度、稳定性与效果全面超越公有在线模型，一台设备即可打造高效私有 AI 战队。#AI #OpenClaw #AI工具 #Qwen #AIGC
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badgehu2周前
本地部署openclaw也是养上龙虾了 调用本地qwen3.5 9b模型，又省下token了#openclaw #ollama #AI
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lukeewin1周前
终于本地跑起来了大模型 | 本地化部署Qwen3.5大模型 | 本地部署多模态大模型 #多模态大模型 #大模型 #ai #人工智能 #Qwen3.5
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再见静无言3周前
#qwen3.5 #ai #agent#自动操作电脑 利用本地的qwen3.5 9b量化模型借鉴autoglm项目让agent自主操作自己的电脑，可玩性较强
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Tony沈哲3周前
本地 AI 推理平台 第十一期 Vol.11｜Qwen3.5-9B 实测：代码 + VLM + Agent 这一期我们实测一个新的本地模型：Qwen3.5-9B。 它不仅是一个 9B 参数的代码模型，同时还是一个 VLM（视觉语言模型），支持图像理解。 所以这一期我设计了三个测试场景，看看这个模型在真实工程中的表现： 测试 1：纯 LLM 能力 让模型实现一个 OpenCV C++ 的直方图匹配算法， 主要观察： * 代码质量 * OpenCV API 使用 * 算法逻辑 看看一个 9B 模型本身的代码能力到底如何。 测试 2：VLM 多模态能力 因为 Qwen3.5-9B 是 多模态模型， 我们给它输入一张图片，让模型描述图片内容。 测试它的 图像理解能力。 测试 3：Agent 工程能力（重点） 在真实工程里，模型不仅要回答问题，还要 完成任务。 所以这一部分让 Agent 自动完成一个工程操作： 生成一个 OpenCV C++ 的直方图匹配函数 并自动保存为： histogram_match.cpp 通过这个例子可以看到： 模型能力 → 如何变成 Agent 的工程能力 这一期主要想回答一个问题： 一个 9B 的本地模型，在代码、视觉、多工具 Agent 场景下到底能做到什么程度？ 如果你对 本地 AI 推理 / Agent / RAG / 小模型能力实测感兴趣，欢迎关注这个系列。 #Qwen #本地大模型 #LLM #VLM #Agent
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AI赚钱研究社1月前
Qwen 3.5中杯发布：本地部署教程 深度解析 Qwen 3.5 各版本差异，分享 35B-A3B 本地部署避坑参数与显存优化技巧。#Qwen35 #大模型 #vllm #SGLang #本地部署
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刘东-长乐未央1周前
OpenClaw 安装、配置使用本地 Qwen 3.5 模型 #OpenClaw #AI #本地大模型
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lukeewin1周前
本地服务器部署AI大模型 | 本地化部署Qwen3.5-4B大模型 | 人工智能 | 生成式AI | 多模态AI大模型本地化部署 #大模型本地化部署 #大模型 #ai #Qwen3.5 #多模态大模型
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杨大哥6天前
千问3.5本地部署避坑指南
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无忌师兄4天前
通过ollama本地部署qwen3.5-35b模型，干活速度和质量都杠杠的！#openclaw#qwen3.5
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AI技能研究社4周前
SGLang部署Qwen3.5-27B实战踩坑记录 详解 SGLang 部署 Qwen3.5 27B 流程，攻克工具调用、显存优化及 OpenClaw 对接等 5 大实战坑位。#SGLang #Qwen35 #大模型部署 #AIAgent #人工智能
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刘东-长乐未央1周前
mac 使用 oMLX 本地运行 Qwen 3.5 AI模型 文字版内容，请看课程讲义文档：https://clwy.cn/courses/openclaw 注意：本课程使用oMLX部署，仅支持M 系列芯片的Mac。 Windows 用户，请改为Ollama或LM Studio。 #oMLX #千问 #Qwen #AI大模型
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沪上码仔AI4周前
#qwen3.5 #LLM #开源大模型 #mac #本地部署 在Mac book上本地部署qwen3.5大模型测试结果。使用LMStudio进行本地部署大模型。实测qwen3.5最新开源大模型。
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Tony沈哲2周前
本地 AI 推理平台 第十三期 Vol.13｜OpenClaw 接入本地推理：Qwen3.5-27B 实测 这一期测试一个比较有意思的组合： OpenClaw + 本地 AI 推理平台 + Qwen3.5-27B 模型。 我将 OpenClaw 接入到我正在开发的 本地 AI 推理平台， 让 OpenClaw 使用本地模型作为 推理后端。 本次使用的模型是： Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Distilled（MLX 4bit） 这是一个基于 Qwen3.5-27B 的模型，并蒸馏了 Claude Opus 风格行为， 同时使用 MLX 框架 + 4bit 量化进行本地推理优化。 需要说明的是： 这个模型 并不是真正的 Claude， 而是一个 Claude 风格的蒸馏模型。 在这一期视频中主要演示： 1️⃣ OpenClaw 接入本地推理平台 通过接口让 OpenClaw 使用 本地 AI 推理平台作为推理后端： OpenClaw ↓ 本地 AI 推理平台 ↓ Qwen3.5-27B Claude Distilled 这样 OpenClaw 就可以使用 本地模型进行推理。 2️⃣ Qwen3.5-27B Claude Distilled 简单实测 通过几个简单示例测试模型能力： 代码生成能力 概念解释能力 实际使用体验 例如： 生成 OpenCV C++ 直方图匹配算法 解释 Transformer 为什么可以处理长文本 这一期主要展示的是： 如何让 OpenClaw 接入本地模型推理能力， 并测试 Qwen3.5-27B Claude Distilled 的实际效果。 如果你对 本地 AI 推理、Agent 架构、或 AI 系统开发感兴趣， 欢迎关注这个系列。 我会持续记录 本地 AI 推理平台的开发过程与实验。 #OpenClaw #抖音养虾人俱乐部 #Qwen #本地大模型
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机隐软件开发1周前
8G显存笔记本跑小龙虾，Openclaw +OLLAMA +Qwen3.5#openclaw #小龙虾 #ollama #大模型
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程序员DT1周前
#ai #本地大模型 #本地token 一步一步带你在本地安装大模型 超简单版
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懂AI的引路哥4天前
本地Qwen3.5 9B接OpenClaw #Qwen3.5 9B #OpenClaw #模型调优 #本地部署 #bug修复
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双脑实验室1周前
Qwen3.5-397B 在 iPhone 上运行 #大模型
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抓耳挠腮6天前
本地部新模型千问3.5 Qwen3.5-Claude-4.6-Opus-abliterated#我的专业 #程序猿日常
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算力实验室2周前
Qwen 3.5 122B大模型测试 #大模型 #显卡 #服务器 #显卡测试
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程序员寒山10月前
Qwen3小参数模型对比实测:真香还是鸡肋？本地部署如何选择 本期视频主要给大家演示本地部署大模的对比测试，实测Qwen3 小参数模型的过程，包括与DeepSeek r1 8b和在线版本的对比，包括大家如何选择自己的本地模型。更多往期视频内容可以到主页列表下查看(程序员寒山:CxyHanShan)，欢迎大家留言关注讨论。#qwen3 #ollama #本地部署 #模型实测
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大曼哒2周前
本地部署智能体：Qwen3.5 + Claude Code 本视频将演示如何使用 Llama.cpp 和 Claude Code 在本地安装 Qwen3.5 4B 模型 #claude #ai编程 #千问qwen #ai #智能体
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东日10月前
qwen3-30b-目前推荐使用的本地大语言模型 可以选择8845hs机器,推理速度最快24tokens/s
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Pt9253周前
#openclaw本地部署#Qwen端模型 #openclaw本地部署#Qwen端模型#Token永久免费了
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平步青云4天前
想本地跑Qwen 3.5 72B大模型，却被显存、内存分配搞懵的？手里拿着RTX6000 Pro 96G显卡、256G大内存，愣是不知道怎么让模型各司其职，生怕一跑就爆显存、卡成狗！ 今天我用漫画给你讲透，Ubuntu系统下，大模型、小模型到底该怎么分配资源，纯干货，看完直接抄作业！ 首先咱先搞懂一个核心误区：不是所有模型都要挤显存！很多人以为模型运行全靠显卡，结果把TTS、ASR这些小模型也往显存里塞，直接把96G显存挤爆，这完全是错的！ 我的配置是Ubuntu桌面版，RTX6000 Pro满血96G显存，256G大内存，要跑Qwen3.5 72B 8比特大模型，再加Qwen轻量ASR、TTS，还有视觉模型，怎么配才不卡？ 记死了！大模型专属显存，小模型全扔内存，这是铁律！Qwen3.5 72B这种大模型，必须全塞进显存，咱们用llama.cpp启动，加两行关键参数，-n-gpu-layers 100让所有模型层都进显存，--no-cpu-offload禁止往内存跑，满负荷运行也就占80多G显存，96G完全够用，还留余量！ 那小模型咋办？语音识别、语音合成、视觉小模型，代码里加一句.to("cpu")，强制跑内存，别碰显存！别觉得小模型不吃内存，就像我之前Mac跑TTS，小模型运行也能占十几G内存，但咱有256G大内存，三个小模型全跑内存，加系统开销，顶天也就七八十G，剩下一百多G随便造，根本不会爆！ 很多人纳闷，72B这么大的模型，内存才占一二十G，小模型反而占更多？很简单！大模型权重全在显存，内存只负责调度打杂，小模型没显卡算力加持，全靠内存运行，所以占比看着反常，实则完全合理！ 还有人问，用工具部署会自动分配吗？千万别信！llama这些工具不会智能区分，你不手动设置，它就全往显存塞，必爆无疑！必须人工干预，大模型锁显存，小模型锁内存，互不抢资源，运行起来流畅不卡顿！ 总结一下，Ubuntu部署就这么干：大模型加参数全跑显存，小模型加代码全跑内存，96G显存+256G内存，这套组合跑72B大模型+多小模型，稳稳当当，再也不用担心爆显存、卡机！ 同款配置的兄弟，直接照着这个方法配，新手也能一次成功，觉得有用的赶紧收藏，别等用的时候找不到！
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AI 博士嗨嗨11月前
人人都能玩! Qwen3最强开源模型保姆级本地部署教程 #qwen3 #ollama #本地部署 #cherrystudio #AI模型
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导哥3周前
我给粉丝免费送100万千问token，教大家如何跑通龙虾openclaw，构建自己的数字员工 #openclaw #龙虾 #ai #千问
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Tim3周前
533兆的AI能看懂图片 一个APP都比它大。533兆，装手机里，每秒吐140个字。 关键是——它还能看懂图片。 别的小模型都是先学文字再硬接视觉，它是从出生第一天就眼睛耳朵一起长的。 端侧能做到这个的，目前几乎没有。 #AI #人工智能 #千问 #小模型 #黑科技
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啦啦啦的小黄瓜7月前
Qwen-Image开源，人人秒变设计师！ Qwen-Image开源，完全免费。23个效果以及提示词，详细本地教程！#ComfyUI #AI #AI设计 #Qwenimage #科技
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赛脖古7月前
AI编程工具的收费政策，你可能永远算不清 🤔AI编程工具收费就像手机流量，用多用少你算不清楚，一切都是"运营商说了算"。 #AI编程工具 #ClaudeCode #qwen3 #科技测评 #编程神器
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Anre_Yu🐟2周前
在M4 Max MacBook Pro上完整跑通了纯本地OpenClaw工作流，模型qwen3.5-35b-a3b四比特量化，～100 token/s，跟在线AI差不多
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AI猿姗姗10月前
10分钟教你使用Dify+Qwen3构建合同审查助手 ，提升效率、降低风险并节约成本！附文档代码！ #人工智能 #ai #Dify #Qwen3 #大模型
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AI Oasis2周前
大龙虾连接本地模型，你就说香不香！ #openclaw #龙虾 #windows #ollama #qwen
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AI 博士嗨嗨7月前
个人电脑最强AI模型，Qwen3-30B本地部署教程！ #qwen3 #本地部署 #Ollama #AI模型 #大模型
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轻算力AI实验室1周前
16g显存32G内存流畅运行龙虾+35B稀疏大模型 #OPENCLAW #QWEN35 #本地部署 #5060TI本地部署 #16G显卡本地部署
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王耀鐭2周前
本地部署Qwen3.5: vllm VS llama.cpp #大模型部署 #大模型 #学习日常
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子龙爱分享1周前
我量化了Qwen3.5_35B！显存速度质量全拉满+本地养虾 完犊子！我不小心把Qwen3.5_35B量化了！显存速度质量全拉满+联网技巧，OpenClaw本地轻松养虾！50系显卡的春天#openclaw #本地模型 #ai #开源 #分享
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鸦无量8月前
2025年AI本地部署性价比之王！双卡V100！ 32G大显存，deepseek-r1:32b、qwen3:32b等模型随便跑。比同价位2080Ti 22G算力更高、显存更大！安装有些麻烦，但是值得！#ai本地部署 #v100显卡 #显卡坞 #deepseek #qwen
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AI伙夫长1年前
全网都在找Qwen2.5-omni多模态大模型如何使用 这里我将告诉大家两个使用和申请他的方法，第一个直接就能使用，第二个可在手机端操作，快来拿走吧！#AI #AI工具 #qwen25omni #多模态ai
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用户7938744820683周前
小模型超智能，3000元本地流畅运行Qwen3.5 系列模型 #随变ai随便玩 #这也能开播
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AI猿姗姗1年前
20分钟学会qwen大模型本地部署+微调法律大模型，只需5G 20分钟学会qwen大模型本地部署+微调法律大模型（只需5G内存） #大语言模型 #qwen #通义千问 #大模型本地部署 #大模型微调
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Ning好6天前
无Token消耗，Openclaw调用本地部署大模型 #token #openclaw #大模型 #知识分享 #涨知识
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薛定谔的叨叨2周前
阿里千问qwen3.5-35B-A3B大模型本地部署体验，实现养龙虾模型自由#大模型 #本地大模型 #部署大模型
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Paper朱1周前
token到底是什么？如何使用以及怎么调用api#我的养虾日记 #api #ai #我在抖音写日记 #openclaw
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爱弹琴的程序猿4天前
第49集 | 免费获取 2亿Token，快去领给Openclaw #openclaw #免费token #2亿token #免费算力 #1000万Tokens领取
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AI溪水哥6天前
一篇讲完 openclaw 的模型配置 openclaw25种模型介绍，kimi配置教程，qwen配置教程，deepseek配置教程，多模型切换教程 #openclaw #model #大模型 #模型配置
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一品Ai说2周前
本地跑大模型！不花1分钱Token，超简单教程#ollama
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零刻官方旗舰店4天前
零刻OpenClaw | Ubuntu本地部署及QQ接入指南 #零刻OpenClaw #openclaw教程 #qq接入openclaw
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芦苇草server1周前
4090 96G显存Qwen3.5-35B实时视频语言测试 #SGLANG框架 #本地模型部署# Live-VLM-WebUI #多模态大模型 #视觉语言测试
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羊群中无助的狼3周前
#copaw 手牵手小白本地部署教程 #copaw 本地安装教程 如果有不懂的或者需要安装的 可以留言 有偿代安装
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哈工老韩2周前
完全本地部署的龙虾和大模型的速度#哈工老韩
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比格熊3周前
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懂AI的引路哥4天前
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