笔记本部署Gemma4免费养“大龙虾”可行么? Gemma4本地大模型发布啦!你的笔记本部署本地大模型免费养“大龙虾”可行么? 今天 AI 圈最大的新闻,就是谷歌正式发布了本地开源大模型 Gemma 4,包含了 E2B、E4B、26B、32B多个参数版本。 众所周知,养大龙虾这种需要高频调用、实时反馈的智能体,Token 的输出速度就是生命线。 如果半天憋不出一个字,那不叫智能体,那叫“智障体”。 为了回答这个问题,我拿手头的两台主流配置的轻薄笔记本,用 Ollama本地部署大模型,做一次真机测试。 不吹不黑,我们直接用数据说话。 为了尽量还原大家的日常使用场景,我选了一台 Mac 笔记本和一台 Windows 笔记本,都是目前大家最常用的笔记本型号。其中苹果笔记本为MacBook Air M4 芯片,配置了16GB 统一内存和 1TB硬盘。而Windows笔记本为联想小新Pro 14 GT ,配置了酷睿 Ultra 5 CPU,以及 32GB 大内存和1TB 硬盘,笔记本为核显,没有独立显卡。 让我们来看看最终的核心数据,也就是Token 输出速度: 1. 谷歌的中量级模型Gemma 4 E4B MacBook的Token输出速度为21.25 tokens/s; Windows笔记本的Token输出速度为12.64tokens/s; 在小尺寸大模型中,苹果笔记本凭借统一内存架构,速度几乎快了一倍,是绝对的王者。 2. DeepSeek R1 8B MacBook的Token输出速度为16.74 tokens/s Windows笔记本的Token输出速度为7.8 tokens/s 3. 阿里的Qwen 3.5 9B M4芯片的MacBook Air的Token输出速度为8.8 tokens/s 而Windows笔记本的Token输出速度为5.9 tokens/s 低于 10 tokens/s 的模型体验非常糟糕,不建议在此配置下使用。 4. 谷歌Gemma4:26B的重量级模型 MacBook Air 笔记本显存直接爆掉,完全无法运行。 而Windows 联想小新笔记本的Token输出速度竟然达到了11.45 tokens/s,完全超乎想象。 #vibecoding#gemma4#openclaw#大龙虾#大模型
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Gemma 4之后,一个人=一个公司 今天最值得关注的,是Google 开源 Gemma 4,表面是在降低门槛,实际上是在重塑“谁能赚钱”的规则。 过去赚钱靠资源、信息差、渠道,但现在开始变成一件更直接的事: 👉 谁能更快用AI做出“有人愿意付钱的结果”。 真正已经赚到钱的人,从不纠结模型强不强,也不关心能不能对标GPT,他们只关心: 这个东西,能不能帮我更快、更便宜地做出可以卖钱的东西。 Gemma 4的意义,不是一个工具,而是一个“开关”: 一旦打开,赚钱能力会被大规模释放。 •以前需要团队,现在一个人就能完成 •以前需要一个月,现在一天就能跑通 •差距,最终都会变成收入差距 普通人想接住这波红利,本质只有一句话: 不要研究AI,要用AI做结果。 你可以: ✔ 做细分工具(留学文书、客服回复、脚本生成) ✔ 做“套壳产品”(一键写作、翻译、求职工具) ✔ 放大内容产能(一个人做10个账号) ✔ 做AI服务(帮别人提高效率赚钱) 用户从来不是为AI买单,而是为结果买单。 真正拉开差距的,不是你会不会AI,而是:gemma4对AI行业影响 gemma4发展前景 gemma4手机端评测 Google开源Gemma 4 gemma4赚钱案例 gemma4变现方法 谷歌开源gemma 4 👉 你有没有用它赚到第一笔钱。 #AI #gemma4 #一人公司 #AI变现#副业
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