#本地部署

ACEMAGIC 的 F9A 用锐龙 AI Max+ 495 塞进 1.4kg 机身，192GB 内存能分 160GB 给显存，本地跑大模型不用租云 GPU，6499 美元。

蓝戟把两张 Arc Pro B70 塞进液冷工作站里现场展示了，还有迷你版，跑本地 AI 模型可以关注下这套配置。

有人在GitHub开源了个叫Colibrì的玩法，不用GPU，把SSD当显存就能在笔记本上跑GLM的7000亿参数模型，感兴趣的可以照着README敲6行命令试试。

量子位@田, 晏林原文

Liquid AI 出了个 DSpark 加速器，16GB 的 Mac 就能跑 LFM2.5-VL-3B，M5 芯片上解码快最多 3.13 倍，输出还不变。

@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq原文

一个才 9.7 MB 的小适配器，挂在 Bonsai 2 27B 上就能去掉拒绝回答，MMLU 几乎不掉分，16 GB 的 MacBook 也能跑。

@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq原文

雷神的 2L 迷你工作站，锐龙 AI Max+ 395 加 128GB 大内存，25499 元到手，想本地跑大模型可以看看。

有人用 24G 内存的 MacBook Pro 本地跑 Qwen-Image-2.1，一张图要等 5-6 分钟，没显卡想本地跑生图的先看这个再决定。

向阳乔木@vista8原文

中国电信搞了个全栈国产模型，3090显卡就能跑，适合企业本地部署AI办公，比云服务更安全。

量子位@henry6 个信源在谈原文

铭凡这款7000美元的AI工作站能本地部署300B模型，散热和扩展性都很强，适合专业AI开发者。

终于有企业级本地AI方案了，数据安全合规，权限管理严格

爱范儿@APPSO原文

ApodexAI开源执行框架，支持35B模型，本地部署，与FrontierAgent结合使用，功能强大。

小互@imxiaohu原文

Apodex团队开源的Apodex 1.1 mini模型和Agent Harness框架，支持本地部署，功能强大，适合科研和任务执行。与同类产品相比，Apodex在内容准确性和交付质量上表现更优。

向阳乔木@vista8原文

从零搭AI文本检测器的完整教程，含数据集、训练、部署和RLVR，适合想亲手走一遍流程的朋友。

官方一手Sebastian Raschka: Ahead of AI@Sebastian Raschka, PhD原文

阿里把 Qwen3.8-27B 开源了，27B 参数就能在笔记本上跑，性能还追上了之前的顶级付费模型，赶紧试试。

Paul Couvert@itsPaulAi原文

Ollama 演示了用 Muse Glimmer 本地跑信用卡账单分析，数据不出本机，想玩本地智能体任务可以照着试。

ollama@ollama原文

DeepLearning.AI和JetBrains出了门短课，教你写代码时把任务拆给子代理，便宜模型干杂活，最后还能完全在本地跑模型。

DeepLearning.AI@DeepLearningAI原文

本地AI真的起来了，27B的Qwen能打赢405B的Llama，GLM 5.2还能压到250GB，普通显卡就能跑。

AI Engineer@aiDotEngineer5 个信源在谈原文

雷神把水冷塞进6.5kg小机箱，锐龙AI Max+ 395加128GB统一内存，本地跑大模型不用上传数据，适合注重隐私和稳定性的职场用户。