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轻算力AI实验室1周前
16G显存跑Gemma4-26B设置教程 运行+Gemma4-26B办公能力测评 #Gemma426B能办公吗 #Gemma426B办公测评 #16G跑什么模型推荐 #16G跑Gemma426B设置教程
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AI信息差1周前
Ollama本地部署 Gemma 4 实操指南 涵盖从硬件选择、安装配置到多模态调用及避坑指南，让你的电脑快速跑起Gemma 4。#Gemma4 #Ollama #本地大模型 #AI部署 #多模态
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YZZ1周前
Gemma 4 26B 我先替大家本地跑了一遍~ 结论先放前面：真的快！ 因为是MoE A4B 架构，每次启动只会加载4B的模型，所以装之前我知道应该比较快，但装完测试没想到这么快，而且还是多模态，有点东西的。 这次视频里我主要测了 3 件事。 第一件事是响应速度。 这个不用多解释，大家看画面基本就能感受到。对本地模型来说，快不快，几乎直接决定了你后面还愿不愿意继续用。 第二件事是逻辑理解。 我拿一个经典陷阱题去试它：1+1=3 为什么成立。 这个问题测的不是算术，而是它能不能理解提问背后的语境。结果看下来，它不是那种很机械的回答方式，而是会顺着问题去找成立条件，这一点加分。 第三件事是图片识别。 着重测了它的多模态能力。现在很多模型都在讲自己支持图像，但“支持”和“真能用”之间差别很大。Gemma 4 26B 至少说明了一点：它不只是个聊天模型，图片理解这块能力是真的能打的。 先发这条，给大家看第一轮真实体验，我后面还会继续测 31B，也会接进 OpenClaw 看看工具调用和多步骤任务表现怎么样。 #gemma4 #google #本地部署 #开源模型 #OpenClaw
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轻算力AI实验室2天前
gemma426B能干吗?VisionCutAI让它剪辑视频 12G显存电脑+本地gemma426B小模型，就能看懂视频，并帮你自动剪辑视频，VisionCutAI工具以开源 #VisionCutAI #gemma4 #16G显存跑gemma4测评
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根谷1周前
OpenClaw + Gemma4全新本地模型体验来了 #OPENCLAW #Gemma4
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安思派人工智能1周前
1分钟搞清楚关于Gemma的一切 为什么它号称全球最强开源模型？4大版本怎么想？硬件要求高不高？我该用它干嘛？一次性全解答#Gemma #OpenClaw
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李岚92564天前
#真实生活分享计划 MacBook Air M5本地运行Goolge 最新大模型Gemm4:26b +Claude Code，可以Token无限了#Macbookair#gemma#ClaudeCode
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小布大叔1周前
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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linux54543天前
树莓派5上运行Gemma 4：令人惊讶的可用本地人工智能设置 本视频展示了在树莓派5单板计算机上运行Google的Gemma 4语言模型的过程。该设置仅使用8GB内存，无需云服务或强大GPU。视频内容包括安装LM Studio CLI、设置SSD存储、加载Gemma 4 E2B模型、启用本地网络访问，以及将模型连接到Zed编辑器。最后进行了Python编码性能测试和创意任务测试，评估了该本地AI设置的实际可用性。 #树莓派5 #Gemma模型 #本地部署 #语言模型 #AI编程
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集集集集盒🌈6天前
最新Gemma4大模型实测。总结，26b性价比最高，质量和速度都可以，用来做本地agent很合适。31b质量最好，但需要硬件到位。e2b和e4b甚至都可以部署在移动端，回答速度相当快。#gemma4 #本地部署 #ollama #本地大模型
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AI zombie4天前
Gemma4+OpenClaw 在你自己的电脑上运行谷歌的Gemma 4 + OpenClaw，作为免费的私人AI代理，只需三步。#openclaw #人工智能
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薯条不沾茄酱5天前
外网博主用 Ollama 在macbook上测试了gemma4的四个型号，说实话......有些结果我完全没预料到。没有云。没有 API 密钥。只是你的 Mac 在做重活。Mac 配置：M3 Max，36GB 统一内存。#ollama #openai #ollama #gemma4
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小代不懂代码5天前
谷歌Gemma4本地部署教程+接入OpenClaw实测！ 谷歌最新开源大模型Gemma4的实际战斗力到底怎么样？这期视频除了保姆级的本地部署教程，还接入小龙虾🦞进行实测！运行速度、推理能力、Agent 联动效果一次性为你揭晓。建议点赞收藏备用！#大模型 #AI #本地部署 #OpenClaw #macmini
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AI技能教学网5天前
Gemma 4本地部署指南：根据显存大小选模型 想在自己电脑上跑Gemma 4？从6G普通显卡到128G高端Mac，各档位硬件能跑多大模型？本文带你梳理最低门槛与满血配置，揭秘KV Cache显存吞噬陷阱，并客观对比Mac统一内存与PC独立显卡的真实推理速度差异。#Gemma4 #Mac #大模型 #本地部署 #显卡
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AI习习4天前
谷歌Gemma4#AI
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冬序元启·望辰2天前
小龙虾技能七：下载多模型大模型 Gemma 4 26B本地跑起来👇 不联网 | 不限次 | 不传数据 ollama run gemma4:26b 普通电脑就能带得动 你试过本地部署吗？评论区聊聊 #Gemma4 #本地部署 #效率工具
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程序员老张（AI教学）3天前
别再花钱买 API 了！谷歌最强开源 Gemma 4 + OpenClaw 本地部署全流程，31B 大模型满血联动！#AI新星计划 #Gemma4 #gemini #人工智能 #AI
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何止于静4天前
Openclaw接入本地Gemma4 Openclaw 2026.4.5接入本地Ollama，使用Gemma4模型。 #openclaw #ollama #gemma4 #gemma #人工智能
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子禾AI的工具集2年前
本地部署谷歌Gemma教程 开源语言大模型 #人工智能 #干货分享 #知识科普 #Gemma #ai
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AI老板内参2年前
仅需3步，实现大模型本地部署 #ollama #llama2 #gemma #gpt #openai 今天给大家介绍一款仅需3步 就可以在自己电脑上部署的 大模型部署工具 ollama. 目前支持多达15款大模型的本地部署，包括llama2系列，google的gemma系列以及其他的主流大模型。 ollama不仅支持windows系统，还支持Mac系统和linux系统。 接下来介绍具体安装方法，以mac为例, 第一步，进入ollama官网，下载ollama安装包 第二步，安装ollama工具 第三步，在终端中运行你想部署的大模型，我们以lllama2为例， 稍等一会儿就可以使用了 测试下效果吧 ollama除了支持上述模型外，还可以部署自己微调的大模型，以及以服务的方式部署，通过api进行外部调用 回复ol, 领取 ollama使用手册，
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JUN1周前
别再迷信大模型了！Gemma 4 这种“小钢炮” 才是 AI 的真命天子。参数大有个屁用？Google 告诉你：活儿细，比嗓门大更值钱 #Gemma4 #开源模型 #Gemini #google #本地大模型
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声译看世界1周前
实测Gemma 4本地运行 笔记本与台式 谷歌最新开源AI模型Gemma 4发布 基于Gemini 3技术 视频使用LM Studio在MacBook和台式机上分别安装测试7 5B和26B参数版本 涵盖
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追光的小扈同学(的日常)1周前
谷歌Gemma4:26B模型 M4PRO 8+4核心 24GB 本地部署 网络#谷歌 #Gemma4 #macbookpro #AI #本地部署ai
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AI龙虾5天前
谷歌Gemma 4炸场：26B参数只用4B算力，16GB显卡 谷歌Gemma 4突然发布，AI圈炸了！ 核心黑科技：MoE混合专家架构 ▸ 26B总参数，推理只激活3.8B ▸ 速度等于4B模型，性能打赢20倍对手！ 硬件门槛超低： ▸ 16GB显卡（RTX 4080）跑26B ▸ 4GB内存（手机）跑最小版 ▸ Ollama一键下载，5分钟部署 性能真的猛： ▸ 开源排名全球Top3 ▸ 数学得分较上代暴涨4倍 ▸ 256K超长上下文 Apache 2.0开源，商用完全免费！ 关注我，下期手把手教部署👇 #Gemma4 #谷歌AI #开源大模型 #本地部署 #AI工具 #免费AI #大模型 #程序员 #人工智能
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Leon的Cyber4天前
Gemma4在编程能力上是否可以取代云端大模型呢？简单任务还行#gemma4#claudecode#ollama
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明₂₀₂₆1周前
这两天谷歌发布了最新的 Gemma 4，下载了 2b 和 4b 的模型在 16G 内存的 MacBook air m4 上。当然和预期差不多，对于我来说，除了能偶尔尝试下不同模型，或者满足下好奇心，没有实际用处。对了，对于苹果的设备来讲，内存的重要性是一定大于性能的。
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不做NPC的老伙计1周前
别买 Pro 了！24G 内存 Air 封神：Gemma 4 + TurboQuant 离线推理实测 在 24G 内存的 MacBook Air 上，真正的“丝滑边界”是 32K 到 64K 上下文。这也是为什么我要联动 TurboQuant 的原因——只有通过极坐标压缩 KV Cache，才能在内存压力变绿的情况下跑赢长文本。#谷歌 #Google #gemma #AI #真实伙伴计划
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林宇1周前
Google 开源大模型来了！ Google Gemma 4 开源了！Apache 2.0 许可证，真正的开源！🔥 26B 模型可以在你电脑上直接跑，不用上传数据！隐私安全有保障！ 支持 140 种语言，还能看懂图片、听懂语音！ 开发者社区已经炸了——4 亿下载！ #Gemma4 #AI #开源
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涌现.真实1年前
单显卡最强大模型，Gemma3 27b，本地部署测试。#Gemma3 #deepseek #大模型 #科技 #ollama
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智能狸5天前
Gemini4免费开源 三步装电脑不用花钱 #Gemini4 #AI工具 #开源AI #大模型部署 #实用技巧
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Ken's6天前
上条视频说Gemma4只能当聊天机器人，我不信。 今天给它装上了文件系统权限，它能在本地创建文件了。 然后我又想了个新招：让聪明的模型先示范一遍，再让Gemma4复刻—— 结果它找到了图片，调用了技能，就是卡在最后一步出不来。 是模型太笨？还是内存不够？我倾向于前者，但还不确定。 答案等4月16号Mac Studio到货才揭晓。 另外顺手整理了一个选版本的经验公式，内存怎么对应参数量，视频里说清楚了。 #Gemma4 #openclaw #本地部署 #AI工具 #AI测评
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蓉漂码农3天前
Gemma4本地部署实测上手体验！ Gemma4本地部署实测上手体验！#Gemma4 #Ollama #开源模型 #技术分享 #AI实测
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帽子agi5天前
gemma4本地部署：爽是爽，就是等的想死
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AI 博士嗨嗨1年前
超越671B DeepSeek！Gemma3单卡本地部署教程 #Gemma3 #多模态模型 #本地部署 #LMstudio#deepseek
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老邓聊AI1周前
Gemma 4显存怎么选？一次讲清楚 #Gemma
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秃头理发师3天前
劝你别轻易试！我这电脑跑 26b 已经是极限了...😅 原以为带不动，没想到 Ollama + Gemma 4 居然给了我惊喜。效果确实比之前用的模型强出一截，本地跑 AI 真的越来越香了。 大家现在的本地大模型都卷到多少参数了？评论区晒晒你的配置！👇#gemma4 #gemma #软件开发 #AI #本地模型 @抖音小助手
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猫哥软件生意6天前
谷歌Gemma 4本地部署｜三步零成本跑AI模型🚀 谷歌最新开源模型 Gemma 4 来了！ 🛠️ 三步搞定部署： 1️⃣ 安装 Ollama（Mac/Windows 一行命令） 2️⃣ ollama run gemma4:26b（自动下载） 3️⃣ 开始聊天，看到回复就成功了#Gemma4 #谷歌AI #本地部署 #Ollama #开源模型 #AI教程 #零成本 #大模型 #保姆级教程 #人工智能
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蕾汇智创3天前
谷歌DeepMind全新发布Gemma 4，基于Gemini 3技术底座，四款型号覆盖手机到电脑，端侧离线运行、超长上下文、支持多模态，开源可商用。低配设备也能流畅使用，本地推理保护隐私，不管是学习、办公、内容创作还是个人创业，都是普通人唾手可得的超强AI工具。#Gemma4 #谷歌大模型 #本地AI #开源AI #手机AI
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尚书5天前
Gemma 4 正式发布：开源、本地运行，为智能体时代而生 该模型基于 Gemini 3 的同级别研究与技术打造，首次采用 Apache 2.0 开源协议，支持直接运行在用户自有的手机、笔记本电脑和台式机上，无需将数据上传至外部环境。 Gemma 4 专为智能体时代设计，能够处理复杂逻辑、多步规划和智能体工作流，原生支持工具调用。其中大模型版本支持高达 25 万 token 的上下文窗口，可用于分析完整代码库及多轮智能体任务。 模型家族包括： 26B 混合专家模型（MoE）：仅激活 38 亿参数，速度极快； 31B 密集模型：针对输出质量优化； 2B 与 4B 高效模型：专为移动和物联网设备设计，内存效率最大化，支持实时音频与视觉处理。 所有模型原生支持超过 140 种语言 #gemma #llm #agent #ai
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碳基生物退役指南4天前
8GB丐版Mac跑Gemma4！代码&图片实测 大家好！这次继续我们把上期视频没测完的Gemma4模型测完，还是用那台8GB内存的丐版Mac Mini来跑。从代码生成到图片识别，从推理速度到输出质量，我一项项进行了实测，并且按照热心网友们的后台留言，我加入了Gemma4和GPT-5.4、DeepSeek的横向对比！ 不管你是想折腾低成本部署，还是好奇Gemma 4的真实性能，这两期视频应该都能给你一些有价值的参考。 #gemma4 #ai #ai测评 #google #大语言模型
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程序员老张（AI教学）4天前
别再花钱买 API 了！谷歌最强开源 Gemma 4 + OpenClaw 本地部署全流程，31B 大模型满血联动！#AI新星计划 #Gemma4 #gemini #人工智能 #AI
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小宇玩AI6天前
Gemma 4 刚发3天就被破解了！ 31B无审查模型Mac直接跑，HarmBench 93.7% 24g的mac就可以。但可能会很慢 #Gemma4 #AI越狱 #ai #AI新星计划 #小宇玩AI
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shmily想做AI大佬5天前
三分钟教你本地部署goole最强开源模型gemma4！ #AI #gemma4 #google #人工智能 #开源模型
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小星爱唠嗑5天前
的 Gemma 4，在试图改变世界#这是个真实的事情 #说真话 #Ai
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科技乐小天（主页获取）1年前
媲美DeepSeek R1的AI模型Gemma3本地部署教程 想体验媲美DeepSeek R1的AI能力，却又不想花钱？现在有了Gemma3！这篇教程带你一步步本地部署这款免费开源的AI大模型，即使是2070S显卡也能流畅运行。告别云端，解锁AI新体验，让你的电脑更聪明！ #deepseek  #本地部署ai #AI大模型  #谷歌ai #Gemma
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966811781151周前
《豆子合集》Gemma4大模型ai下载教程#Gemma4 #Gemma4模型正式发布 大模型 #开源 #谷歌ai
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赵逍遥Xavier5天前
Google最强开源Gemma4，一键部署指南！【小白必会】 #ai新星计划 #人工智能 #谷歌 #教程 #本地部署
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【俗人六哥】Ai企业获客盈利系统1年前
谷歌新发Gemma3，一台笔记本就能驾驭的AI神器，创业者的春天来了！ #AI科技 #创业 #Gemma3
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花开富贵没有sep诶1周前
Gemma 4 #AI what is Gemma 4?
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阿包1周前
《小慧云库》Gemma4大模型ai下载教程#Gemma4 #Gemma4模型正式发布 #大模型 #开源 #谷歌ai
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从小就坏®²⁰²³ ོ1周前
OpenClaw：零Token成本打造你的私人 AI 员工 本地部署谷歌 Gemma 4 实战指南：零 Token 成本打造你的私人 AI 员工 #OpenClaw #Gemma
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小刚的AI观察4天前
谷歌Gemma4开源杀疯！消费级显卡就能跑，普通人也能玩
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杨大哥1年前
Mac M4 32GB迷你主机运行 Gemma3性能实测 内存占用为28GB，回答速度在5.5 Token/S，各位觉得这个性能表现如何？
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忘记2月前
#AI #编程 #ClaudeCode #OpenCode 为 OpenCode 用户提供了详尽的大型语言模型（LLM）配置指南，涵盖了从入门到高级自定义的各项功能。该平台支持超过 75 家服务提供商，允许用户灵活对接云端接口或本地模型，并提供了针对代码生成优化的模型推荐。用户可以通过修改 JSON 配置文件来设置默认模型、调整推理强度以及定义不同的参数变体。此外，指南还介绍了如何使用命令行参数或快捷键快速切换模型状态，以提升开发效率。通过整合各种插件与工具，该文档旨在帮助开发者构建一个高度个性化的 AI 编程环境。
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Sheldon-Yu1年前
DeepSeek保姆级教程，手把手实现文件解析+实时搜索 欢迎来到本期视频！今天我将手把手教你如何使用Ollama部署DeepSeek，一个全球顶流的国产AI大模型。相信看完这个视频，你也能轻松上手！ 视频中详细介绍了从下载Ollama到部署DeepSeek的完整过程，包括下载、安装、模型选择、运行等步骤。此外，还分享了如何使用Page Assist和Chatbox等工具与DeepSeek互动，实现联网搜索和文件解析，以及如何定制AI角色。如果你对AI模型部署感兴趣，或者想要提升工作效率，本视频将为你提供实用的指导。别忘了点赞、关注、收藏，让我们一起探索AI的无限可能！ #deepseek #ai #ollama #本地部署 #保姆级教程
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ATYUN人工智能媒体平台2年前
谷歌深夜发布全球最强开源大模型Gemma 谷歌宣布推出全球性能最强大、轻量级的开源模型系列Gemma，分为2B（20亿参数）和7B（70亿）两种尺寸版本，性能“吊打”Llama2。2B版本甚至可直接在笔记本电脑上运行。#谷歌 #gemma #gemini #开源大模型 #人工智能
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小宇玩AI1周前
谷歌深夜发的 Gemma 4 谷歌这次深夜发的 Gemma 4，最吓人的地方，不是参数更大了。 而是它 31B 这一档，已经在一些人类偏好评测里，打到了接近很多几百B级大模型的分。 说白了，这次它卷的不是体积，而是效率。 更狠的是，Gemma 4 这次不是只丢给你一个大模型，然后告诉你“更强了”。 它直接把整条产品线都补齐了：E2B、E4B、26B A4B、31B。 小模型往手机、边缘设备和本地硬件走，大模型往工作站和高强度推理走。 尤其 26B A4B 这条 MoE 路线特别值得看，因为它总参数不小，但推理时激活参数只有 3.8B。 这意味着它在拼的根本不是谁更重，而是谁更值。#ai #gemma #谷歌 #hiagent #claude
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银色海豚4天前
Ollama 0.20.3 更新快报 一期带你看清楚。Ollama 这周有点忙，五天推了四个版本。本期把 0.20.0 到 0.20.3 全部捋了一遍——Gemma 4 四个规格怎么选、工具调用修了啥、桌面 App 的小改动、M5 芯片的性能优化预告，0.20.4 预览版也已经出来了，感兴趣的可以提前看看有什么值得期待的。本地跑大模型的同学，这期应该能用上。#快报 #Ollama #本地大模型 #Gemma4 #更新 #AI工具 #开源AI #LLM #海豚发快报
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Cyrus說AI1周前
彻底掀桌！Gemma4商用封印解除，40亿算力跑出超高智商 #gemma4 #大模型 #ai #编程语言 #程序代码
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AI小宇宙9月前
谷歌开源两大神器 AI智能体Gemini CLI，Claude Code最佳平替，每天免费1000次Gemini 2.5 Pro请求； 端侧模型Gemma 3n，最低仅需2G显存，用手机跑出云端AI性能 #谷歌 #Google #Gemini #CLI #Gemma
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扶我起来6天前
Gemma4+Ollama 全平台部署教程｜电脑手机通用，免费商用《不吃饺子》 #ollama #gemma4 #可商用大模型 #零基础学AI #gemma4下载
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酷玩实验室1年前
告别天价GPU！谷歌新宠Gemma3让所谓的‘高性能计算’瞬 #科技 #AI #谷歌 #Gemma3
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Coo科技日记4天前
一口气了解Gemma4 谷歌彻底掀桌子！全新 Gemma 4 震撼发布！#ai #Gemma4 #goole #科普 #青年创作者成长计划
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