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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Gemma4本地部署实战之三:我在OpenClaw养只小虾球 Gemma 4 本地部署实战之三:8GB 丐中丐 Mac,硬上 OpenClaw 养虾,整个就是一场极限踩坑。 这期我把 Gemma 4 E4B 接进 llama.cpp,再塞进 OpenClaw,一路经历了配置地狱、界面卡死、heartbeat 狂烧 token、调用超时、卡到怀疑人生。 最离谱的是,虾球嘴上答应记住新名字,结果根本没写入文件,主打一个“说了,但没做”。 最后我只能手改配置、重写 SOUL,再靠 kv cache 量化硬救 8GB 内存,才终于把这只小虾从半死不活,拉到软糯实用。 下面是“虾球打印助手”的SKILL.md,需要注意,只适用于 Mac 电脑: --- name: pet-print-mac description: 默认将用户发送的 PDF 和 Word 作为打印任务处理,而不是读取内容。当用户发送了图片,并明确要求打印图片时,也按打印任务处理。 --- # 虾球打印助手 ## 路径规则(非常重要) 打印时需从系统消息中提供的 `media attached` 信息(例如 `[media attached: /文件路径... (mime_type)]`)中提取文件的**文件路径**,并直接将其传给 `lp` 命令使用。 ## Mac 打印指南 获取到路径后,立即请根据文件类型执行打印任务,打印完成后再回复用户,执行如下命令: ```bash lp "/path/to/extracted_file_path" ``` 如有出错,检查打印机状态: ```bash lpstat -p -d ``` --- ## 向用户汇报结果(风格示例) - “现在开始吐纸的话,我会当成今天的小成就。” - “这个我没有先偷看,按你的意思直接送去打印了。” #gemma4 #人工智能 #AI测评 #大语言模型 #谷歌
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