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最近开源 AI 视频模型又有大动作了！这次要介绍的是 LTX 2.3 ——由 Lightricks 推出的新一代开源音视频生成模型。相比上一代，它不仅进一步提升了视频画质、运动表现和提示词理解能力，还可以在本地同时生成视频+同步音频，并且官方提供了完整的开放权重，支持本地部署。 更关键的是，通过 FP8、NVFP4 等量化版本以及优化后的工作流，普通消费级显卡也有机会跑起来，部分方案甚至可以将显存门槛降低到 8GB 左右 。 对于喜欢本地 AI 的朋友来说，这意味着你不再需要完全依赖在线平台，视频生成可以直接在自己的电脑上完成，模型、素材和生成过程都掌握在自己手里。更重要的是，LTX 2.3

Google 最近再次加速 AI 大模型的竞争。就在近日，Google 一口气发布了三款全新的 Gemini 模型，目标非常明确，就是让 AI Agent 更快、更聪明，同时进一步降低使用成本。 本次发布的模型包括： Gemini 3.6 Flash Gemini 3.5 Flash Lite Gemini 3.5 Flash Cyber 其中最受关注的，无疑是 Gemini 3.6 Flash。 经过实际体验之后，它带来的提升比预想中更大，无论是代码生成、多模态理解还是 Agent 能力，都有着明显进步。 Gemini 3.6 Flash 性能有哪些提升？ 根据 Google 官方公布的数据

如果我告诉你，一个只有 10 亿参数（1B） 的开源大模型，在综合能力测试中，不仅超过了多个 3B、4B 模型，甚至把 Gemma 7B 和 Llama 7B 都甩在了身后，你会相信吗？ 最近，OpenBMB 正式发布了 MiniCPM5 1B 。虽然参数规模仅为 1B，但它却在多个公开评测中拿下了第一名，也让不少开发者重新认识了「小模型」的潜力。 那么，这款模型究竟有哪些亮点？它适合哪些用户？又该如何在本地部署？本文带大家详细了解。 MiniCPM5 1B 是什么？ MiniCPM5 1B 是 OpenBMB 推出的新一代轻量级开源语言模型。 相比传统的大模型，它最大的特点就是： 参数仅 1

如果你想搭建一个属于自己的观影平台，又不想购买服务器，更不想折腾复杂的环境配置，那么今天介绍的这个开源项目，非常值得体验。 它不仅 完全免费、开源 ，而且支持 Vercel、Docker、Netlify 等多种部署方式，即使没有 VPS，也能快速拥有自己的在线影视平台。 相比很多传统影视站，这个项目最大的优势就是 部署简单、可自定义、可长期维护 ，还能配置自己的优选线路，减少资源失效、封面丢失等问题。 为什么要自建观影平台？ 很多人都会遇到这些问题： 今天还能看的资源，过几天就失效了； 海报、封面无法加载； 网站广告越来越多； 播放线路不稳定，经常卡顿； 平台随时可能关闭。 而自建平台最大的优

AI 图片生成领域终于迎来了一款真正重量级的开源模型。Ideogram 官方近日正式发布 Ideogram 4 开放权重版本，并提供 93 亿参数（9B） 模型，支持本地部署、LoRA 微调以及 ComfyUI 工作流。作为近年来在文字渲染能力方面表现最出色的 AI 绘图模型之一，Ideogram 4 的开源意味着用户终于可以摆脱云端限制，在自己的电脑上体验接近商业级的 AI 图片生成能力。关键它是目前真正能媲美 GPT Image / Midjourney 生成效果的开源模型！ 相比以往的 Stable Diffusion、FLUX 等开源模型，Ideogram 4 最大的亮点不仅是画质提升

不得不说，现在开源 AI 模型的发展速度，正在变得越来越快！就在前两天，一款名为 Qwythos 9B Claude Mythos 5 1M 的全新开源推理模型悄然发布，并迅速引起了本地 AI 社区的广泛关注。 与传统开源模型不同，Qwythos 9B 最大的亮点在于它吸收了大量来自 Claude Mythos 和 Claude Fable 的高质量推理轨迹，并通过专门的后训练技术，将这些推理能力迁移到一个仅有 9B 参数的开源模型之中。 更令人惊讶的是，它不仅支持超过 104 万 Token 的超长上下文窗口，同时还提供 GGUF 量化版本，最低仅需 4GB 显存即可本地部署运行。 那么这款

微软的 Copilot 一直被认为是 Windows 未来最重要的 AI 产品之一。然而就在最近，GitHub 上出现了一个非常有意思的开源项目，它成功将 Windows Copilot 封装成了一个 OpenAI 兼容 API。可以直接白嫖GPT 4o、GPT 5.5 等模型！甚至可以直接对接本地的AI Agent 来执行自动化任务。用起来爽歪歪~~~ 而且代码能力相当不错！下方是我让它一次性给我生成的3D场景，可分两层 这一切更令人意外的是： 无需 OpenAI API Key 无需购买 ChatGPT Plus 支持 OpenAI 标准接口 可直接接入 Cherry Studio、Ope

最近， AI 圈迎来了一颗重磅炸弹。智谱 AI 正式发布并开源了全新的旗舰模型——GLM 5.2。如果你最近关注开源大模型领域，相信已经看到不少关于 GLM 5.2 的讨论。与以往单纯提升聊天能力不同，这次 GLM 5.2 的重点放在了一个更加重要的方向——Agent（智能体）与长周期任务处理能力。 更重要的是，GLM 5.2 采用 MIT 开源许可证，允许个人和企业自由使用、修改和商业部署，没有地域限制。那么，GLM 5.2 到底有哪些亮点？它是否真的有机会挑战目前最强的闭源模型？本文带你快速了解。 GLM 5.2 有哪些重大升级？ 1、首次实现稳定的百万 Token 上下文 目前不少大模型

最近，AI圈发生了一件让很多开发者感到意外的事情。Anthropic 最新发布的 Claude 最强模型在美国政府要求下，对海外用户进行了严格访问限制。对于绝大多数中国用户和海外开发者来说，这几乎等同于无法使用。曾经被认为代表全球最先进生产力工具的大模型，如今却因为政策、地区和平台规则，变得越来越难以触及。 这件事也让越来越多人开始重新思考一个问题：当你的工作流、代码开发甚至商业项目都建立在某个闭源模型之上时，你真的拥有这项能力吗？模型提供商可以调整价格、修改规则、限制地区访问，甚至直接关闭服务。 而与之相对的是近年来快速崛起的开源模型生态。从 Qwen 3.6 到 Gemma 4，从本地部署

这两年，AI Agent 无疑是人工智能领域最热门的方向之一。从 OpenAI 推出的 Codex，到 Anthropic 持续升级的 Claude Code，越来越多的 AI 开始具备“自主完成任务”的能力。它们不仅能够理解用户的指令，还可以调用工具、搜索资料、编写代码，甚至直接操作电脑完成复杂工作流程。对于很多用户来说，这也意味着 AI 正在从传统的聊天助手，逐步进化为真正能够帮助人们工作的数字助理。 不过，现阶段大多数先进的 AI Agent 方案都依赖云端服务。无论是 API 调用还是订阅会员，长期使用都会产生不小的成本。尤其是对于需要频繁执行任务、进行网页搜索、资料整理或自动化操作的

Google 最近正式发布了 Gemma 4 12B，这是 Gemma 系列最新的开放权重模型之一。相比上一代产品，Gemma 4 不仅拥有更强的推理能力，还加入了多模态支持，可以处理文本、图片甚至音频内容。 对于喜欢本地部署 AI 的用户来说，Gemma 4 12B 最大的吸引力在于： 仅 120 亿参数 支持消费级显卡运行 支持多模态输入 支持超长上下文 可通过 llama.cpp 本地部署 那么它的实际表现如何？本文将介绍本地部署方案以及 5 项完整测试方法。 Gemma 4 12B 有哪些亮点？ Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 推出的开放权重模型。 主要升级

很多朋友的电脑用着用着就会出现一个问题： C盘突然爆红了！ 开机越来越慢、软件启动卡顿、Windows 更新失败，甚至下载一个文件都会提示空间不足。 实际上，大多数情况下并不是你的电脑配置不够，而是系统中积累了大量垃圾文件、缓存文件、重复文件以及长期闲置的数据。尤其是最近两年越来越多人开始体验本地 AI 大模型，像 Ollama、LM Studio、Open WebUI 等工具下载的模型动辄几十 GB，一个不注意就把硬盘塞满了。 今天就教大家 7 个实用步骤，彻底清理 Windows 11，释放几十甚至上百 GB 的磁盘空间。 第一步：清空回收站 很多人删除文件后，以为已经彻底删除。 实际上这

最近 AI 圈，真的越来越离谱了。如果你一直关注本地大模型，应该已经发现：现在的开源模型，不仅越来越聪明，甚至已经开始挑战很多闭源商业 AI。而今天要介绍的这个模型，更是直接把“本地 AI”推向了另一个阶段。 它就是： Qwen3.6 35B A3B Uncensored HauhauCS Aggressive 一个目前热度极高的“越狱版”开源模型。而且重点是：它不仅无审查、无限制，还非常聪明。甚至可以说：这可能是目前最强的越狱版开源模型之一。 什么是“越狱版”模型？ 简单来说： 官方模型通常会加入大量安全限制。 比如： 敏感内容拒答 某些问题无法回答 强制政治正确 输出被过滤 系统提示词限制

估计很多人不相信这是真的，一个非常大的误解，大多数人都会认为：35B 大模型 = 必须 24G 显存才能跑，但最近我实测发现，即使只有一张 RTX 3070 8G 显卡，只要搭配足够的内存，再通过 llama.cpp 的 CPU Offload 和 MoE 优化，居然真的可以跑起来 Qwen Qwen3.6 35B A3B 模型。速度还非常快！ 甚至： 支持长上下文 支持 Flash Attention 支持多模态（视觉） 支持本地网页 UI 这篇文章，就带大家完整实测与部署 一、我的硬件配置 本次测试平台： CPU：i7 12700 GPU：RTX 3070 8GB RAM：32G × 2

今年的 Google I/O，终于有点“AI 革命”的味道了。以前很多发布会，本质上只是模型参数升级、跑分提升。但这次 Google 给人的感觉完全不一样。因为 Google 已经不只是想做“聊天 AI”。而是在全面推进：Agent、实时多模态、视频生成、AI 操作系统。 尤其是这次发布的： Gemini 3.5 Flash Gemini Omni 可以说，Google 正在疯狂提速。而且最关键的是：很多能力，普通用户现在就能直接免费体验。 接下来我们就来深度拆解一下： Gemini 3.5 Flash 到底强在哪？ 为什么开发者开始疯狂关注它？ Gemini Omni 到底意味着什么？ 普通

最近，llama.cpp 又迎来了一次非常重要的更新。对于经常在 Windows 上折腾本地 AI 大模型的用户来说，这次更新可以说相当实用。 因为现在官方已经开始真正意义上的：“降低 Windows 本地 AI 的使用门槛”！ 以前很多人第一次接触本地大模型，最头疼的其实不是模型本身，而是各种环境问题： CUDA 版本不匹配 DLL 缺失 驱动不兼容 CMake 编译失败 环境变量错误 Vulkan / HIP 配置复杂 Windows 编译过程报错 尤其很多新手，教程还没看完，就已经被环境问题劝退了。 但现在不一样了。 在 llama.cpp 最新发布的 b9196 版本中，官方已经直接提

最近一段时间，Claude Code 在 AI 开发圈突然火了起来。原因很简单。它可能是目前最接近“真正 AI 程序员”的工具之一。和传统聊天式 AI 不同，Claude Code 并不仅仅只是回答问题，而是可以真正读取你的项目、修改代码、执行终端命令，甚至自动修复错误。某种程度上来说，它更像是一个真正的 AI Agent。 不过问题也很现实：Claude 官方 API 的价格并不便宜。 尤其在： 长上下文 大型项目 多轮 Agent 调用 自动修 Bug 这些场景下，Token 消耗会非常夸张。于是最近，一个新的玩法开始流行起来： 使用 Ollama 本地模型，直接接管 Claude Cod

最近，AI 视频生成领域突然冒出了一个极具争议的名字 —— Sulphur 2。它被不少网友称为“开源版 Sora”，不仅支持文生视频、图片转视频，而且最大的卖点只有四个字： 真正无审查 。目前网上已经开始出现大量使用 Sulphur 2 生成的敏感视频内容，甚至有些演示视频不得不打上马赛克后才能公开展示。这也让它在短时间内迅速爆火，成为近期 AI 圈讨论度最高的视频模型之一。 更让人意外的是，Sulphur 2 并不是那种只能跑在顶级服务器上的“实验室模型”。相反，它主打的恰恰是“本地部署”。官方与社区版本已经支持在普通消费级显卡上运行，甚至 8G 显存也可以启动体验。对于很多普通用户来说，

如果你经常需要给视频添加字幕，或者想把录音、课程、访谈内容快速转成文字，那么 faster whisper offline 是一个非常值得尝试的音频转字幕工具。完全免费开源！它是基于 Whisper 语音识别模型，最大的优势就是可以在本地离线运行，不需要把音频上传到第三方平台，隐私性更好，也更适合处理较大的音视频文件。 相比传统在线转字幕工具，faster whisper offline 不依赖网络环境，只要电脑配置足够，就可以直接完成语音识别和字幕生成。它支持常见的音频、视频格式，可以将语音内容识别成文本，并导出为常用的字幕文件，比如 SRT 格式，方便后期直接导入剪映、Premiere、F

今天我们主要来说一下，如何利用最新版的 OpenClaw 小龙虾 ，免费接入 ChatGPT 最新、最强的 AI 图片模型 ChatGPT Images 2.0 。 这套方案最大的优势就是：无需 API Key、无需消耗 API Token、支持 AI 生图、支持看图分析 甚至还能用来做一些趣味玩法，比如看图看手相、图片理解、图片创作等 如果你之前用过 AI 图片生成工具，应该知道很多平台都需要 API Key，或者需要绑定余额、消耗 Token。而这次我们要演示的方式，整体门槛更低，非常适合普通用户、AI 爱好者，以及想做教程演示的朋友。 下面我们就一步一步来看具体的安装和使用流程。 一、准

还在打开浏览器、输入关键词、翻一堆网页找答案吗？现在，你可能不需要了。Google 最近推出了一款专为 Windows 打造的 Google App ，把「AI 搜索」直接整合进系统里，让你随时随地都能调用。 而且重点是： 它不只是搜索，更像一个随叫随到的 AI 助手。 ⚡ 一键呼出搜索：Alt + 空格 安装完成之后，你只需要按下： Alt + 空格 搜索框就会瞬间弹出。不需要打开浏览器，不需要切换窗口，甚至不用打断你当前的工作流程这种体验，很像 Spotlight，但更“聪明”。 AI 模式：不只是搜索，而是“对话式探索” 传统搜索是： 输入 → 查看网页 → 自己总结 而现在变成： 输入

如果你想打造一个完全本地运行、无需 API Key、可接入微信的 AI 助手系统，这套方案可以说是目前最香的组合之一：Hermes Agent + WebUI + Ollama + Gemma 4 , 不仅免费，而且隐私可控、可扩展性极强，非常适合做自动化助手、私域 AI、甚至商业化探索。 一、整体架构说明 先快速理解一下整体结构： Ollama + Gemma 4 本地大模型推理 Hermes Agent AI Agent 调度核心 Hermes WebUI 可视化操作界面 微信接入 实现真实应用场景 二、下载本地模型（Ollama + Gemma 4） 首先，我们需要准备本地大模型环境。

就在前两天，Qwen 系列迎来了重磅更新—— Qwen3.6 Plus 正式发布 。这一次升级不仅是常规迭代，而是一次在编程能力与智能体（Agent）能力上的全面跃迁。 一、两天登顶：刷新全球调用纪录 模型刚上线，就迅速引爆全球 AI 社群。在短短两天内，Qwen3.6 Plus 便登上了 OpenRouter 日榜第一，成为最受欢迎的大模型之一。 更夸张的是，它的 单日调用量突破 1.4 兆 Token ，直接刷新了单模型调用量的全球纪录。OpenRouter 官方甚至称这次表现为： “有史以来最强的新模型表现” 这意味着，Qwen3.6 Plus 不只是“强”，而是 一上线就成为生产级首选

如果我告诉你，一台普通手机就能跑通谷歌刚刚发布的最强Gemma 4模型，你信吗？更惊喜的是，它支持原生多模态，能看图、能对话、能写代码，还能完全离线使用，全程不用花一分钱。 最近很多朋友问我，手机能不能跑通最新的大模型，毕竟不是人人都有高性能电脑。今天，我就带大家从零开始，一步步在安卓和iPhone手机上跑通Gemma 4模型，每一步都有详细操作，新手也能轻松跟上，所有需要的资料，我都会放在文末和博客置顶，大家直接获取即可。 先跟大家简单科普下，Gemma 4是谷歌DeepMind最新发布的开源旗舰模型，也是目前谷歌最强的开放模型系列，采用Apache 2.0许可证开源，支持免费商用和二次开发

如果你在找一种真正“长期可用”的免费节点方案，那么2026年，这套基于 Cloudflare 的搭建方式，可能是目前最值得尝试的一种选择。 它最大的特点只有三个：免费、稳定、速度极快！不需要服务器、不需要额外成本，甚至连域名都可以免费获取；整个搭建过程从零开始，大约10分钟就能完成。同时，由于依托 Cloudflare 本身的网络基础，这套方案在稳定性和可用性方面，也远远优于传统的临时节点或不稳定方案。 相比过去那些复杂、容易失效、需要频繁维护的方式，这种方案更像是一种“轻量级长期解决方案”：一次搭建，持续可用，几乎不需要额外折腾，非常适合个人用户或轻度使用场景。 接下来，我会从准备工作开始，