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你本地有一个gemini，无限token，大部分人都不知道它的存在。多模态，秒回，数据安全本地离线使用。这就是谷歌偷偷在chrome里藏的模型(必须谷歌官方最新版，套皮chrome内核浏览器不行)

猫投鹰 (鹰哥)

31,586 subscribers

80,678 views • 14 days ago •via X (Twitter)

Science & Technology

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

40 Comments

猫投鹰 (鹰哥)14 days ago

快速体验👇

小丸纸_Gi 🍀14 days ago

看起来还不错的

二狗14 days ago

无限token？

猫投鹰 (鹰哥)14 days ago

√

Dzor.L14 days ago

新版插件真给力，屏蔽了乱七八糟的信息，清净多了

新瑞🐳14 days ago

值得深度体验一下

Crypto.七月 | Gate Card刷遍全球14 days ago

本地gemini真是低调的宝藏

小绵羊14 days ago

看起来不错，必须体验一下

林拼拼14 days ago

哇哦又学到了哥！👍👍

Crypto老鹰14 days ago

看着不错，可以体验一把

web3丨劳斯莱斯&剑豪14 days ago

我去体验一下看看

0x张万森14 days ago

看着还不错

Tom Meng14 days ago

懂了，支持本地离线运行与隐私保护，但受算力限制非无限Token

𝐀𝐢𝐝𝐞𝐧🎒| 𝐆𝐚𝐭𝐞 𝐂𝐚𝐫𝐝刷遍全球14 days ago

必须体验一把！

禹攸 | Gate Card刷遍全球14 days ago

本地gemini真给力

拳头👊🕊️14 days ago

体验一下看着不错呢

深深不惜14 days ago

我先收藏一下，感谢鹰哥，晚点我研究，有问题再和你请教！

猫投鹰 (鹰哥)14 days ago

😘

欧K14 days ago

不消耗token这点就很爽了，之前自己做了一个回复助手，接的deepseek，每天要用掉差不多两块钱的token

猫投鹰 (鹰哥)14 days ago

是的，太宝藏了。而且显存很低只有3.6g，就算老显卡都可以跑。

星烁 | Gate打金狗0Gas费14 days ago

看起来很不错啊

屿川.eth14 days ago

无限token还离线数据不用上传这点挺香

蟾哥🐸14 days ago

刚更新完还真藏了个模型

0xYi暖阳🕊️14 days ago

刚试了下真挺快的

Ox糖豆14 days ago

我来啦鹰哥

HH14 days ago

這麼厲害馬上去研究一下

辞安|Bird🕊14 days ago

这太酷了能教我用吗

猫投鹰 (鹰哥)14 days ago

😘

驱魔先生🕊️14 days ago

看着不错，可以深度研究一下

TaoFen13 days ago

还有这？我还真没有发现，得体验下

财经120 💤💤💤13 days ago

就是简单翻译什么的，其它没有用

Vesper14 days ago

藏这么深的地方也能被发现呀

币圈猫咪 | Gate Card刷遍全球14 days ago

这藏得够深啊

YiLong Ma（imitate）14 days ago

天呐，要跟🦅哥学的东西太多了。

雪瑜14 days ago

这个gemini也是有地区检测的，比较尴尬

猫投鹰 (鹰哥)14 days ago

没有吧，设备端的这个本地断网都可以用。

Chango Club | ⛽14 days ago

藏得挺深不说真没注意

Lin| Gate Card刷遍全球14 days ago

本地无限token挺实用

king | 来Gate事件合约抢百万积分14 days ago

本地模型这波藏得够深啊

猫投鹰 (鹰哥)14 days ago

下载不了模型的可能是C盘不够了，被Chrome自动管理了。

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谷歌Chrome刚刚解锁了“上帝模式”，原生集成Gemini+垂直标签+技能商店，直接降维打击！这是一个完全免费，但能极大提升你搞钱效率的“信息差”玩法。今天拿Chrome最新隐藏功能拆解： 1⃣ 开启垂直标签：地址栏输入 chrome://flags，搜索“vertical”，点击Enabled。瞬间拥有Arc同款侧边栏，多任务处理效率翻倍。 2⃣ 解锁技能商店：在flags里搜索“skills”并开启。访问 chrome://skills/browse，这里有官方内置的AI技能库（如一键调研公司、食谱规划），不用装任何插件。 3⃣ 召唤Gemini侧边栏：点击右上角“Ask Gemini”，它能实时读取你当前页面，甚至跨标签页对比数据（比如同时打开三个竞品页，让它总结差异）。 4⃣ 深度整合：这不仅仅是个浏览器，这是谷歌给你配的免费AI员工。整个过程不需要你懂任何代码，只要改两个设置，你的浏览器就进化了。别去当那些AI浏览器的韭菜了，核心逻辑是“生态降维”。谷歌不需要做新浏览器，它只需要把AI塞进你每天都在用的Chrome里，其他人就得死。

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Vincent

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最佳本地MCP调用模型来了？——Jan-Nano-4B 这是个使用 DAPO 在 Qwen3-4B 上微调的模型。但是它在MCP调用方面的评测分数甚至超过了 Deepseek-R1-671B ! 另外团队还放出了GGUF量化版本，推荐使用Q8，更小的量化质量不太行模型地址：量化版本地址：

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karminski-牙医

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这位大佬已经成功的让 AI 模型在 iPhone 17 Pro 的 Apple Neural Engine（ANE）上进行训练。苹果的硬件还是有很多待挖掘的地方,一旦手机本地也能训练 AI，就意味着部分数据可以不上云端，在本地。根据用户数据，不断学习，更新个性化。这里面的玩法就非常多了。机会。😍

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独立开发者William

23,780 views • 6 months ago

Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费，能在本地设备上离线运行。讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。但我认为参数和免费都不是重点，真正值得注意的是它原生支持函数调用，意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。我计划的用法是这样的，欢迎交流：日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理，全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

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AYi

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共产党藏钱的地方它基本不会在美国，也不会在加拿大，更不会在英国它所有藏钱的地方：瑞士、澳大利亚、部分日本，然后绝大多数都是新加坡，然后是虚拟货币，最后的大头它在中东中东它存啥？像卡塔尔跟海航共同购买了德意志银行的股份，这就是洗钱然后就玩金融票据

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Miles Seven

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甲骨文的拉里·埃里森，刚刚给所有AI公司判了死刑。他说，你们的模型，一文不值。不是技术不行，也不是人才不行。问题出在数据上。 ChatGPT，Gemini，Grok，Llama…… 所有这些模型，吃的都是同一锅饭。整个公共互联网。每一篇维基百科，每一个Reddit帖子，每一条新闻。结果是什么？它们正在趋同，变成贴着不同logo的同一个产品。用埃里森的话说，就是“大路货”。真正的黄金，不在网上。在私有数据里。医院系统里的病历。银行金库里的财务数据。财富500强公司的供应链机密。猜猜这些数据，大部分都存在哪里？不在谷歌，不在亚马逊，也不在微软。在甲骨文的数据库里。所以甲骨文出手了。他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。它允许所有顶级AI模型，直接在你公司的私有数据上进行推理。而且数据永远不用离开保险库。他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据，而是实时“检索”它。这意味着什么？银行可以分析它发放的每一笔贷款，而不用暴露任何一个客户记录。医院可以用AI诊断病人，而不用担心违反HIPAA法案。国防承包商能让AI分析机密行动，数据一步都离不开安全环境。埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。数字很惊人。甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。其中3000亿，来自OpenAI一家公司。但这里有个没人谈论的危险。如果私有数据是AI真正的护城河。那么谁控制了数据库，谁就控制了AI的未来。这种权力集中到一家公司手里。难道不该让每个人都感到不安吗？

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墓碑科技

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Cursor 推出炼蛊模式！一口气能开8个代理！给大家带来 Cursor 2.0 更新内容！这个分量的确够得上一个大版本更新。首先，推出了炼蛊模式，你最多可以开8个 Agent 并行运行同一个任务，然后矬子里面拔大个，选你觉得AI生成的最好的结果。其次，cursor 早就传出内部在炼大模型，终于推出了！目前宣传点是生成速度，这个我一会儿会单独放出这个模型的评测视频！然后！可以在Cursor里面直接打开浏览器了！这叫一个真套娃了，本身就是 Electron，又套个 chromium。跑题了，这个最大的作用其实是为大模型进行视觉设计或debug铺平道路。是个非常不错的功能。就是不知道大家内存抗不扛得住。还有！现在支持语音输入了，终于可以真的当老板了用嘴命令它干活了。剩下就是一些小改进了，包括可以在一个chat里面看多个文件的修改啦，其实跟github的合并pr的模式差不多。命令可以运行在安全沙箱，再也不用担心输入了个波浪线，大模型灭门事件了。团队配置集中管理啦，可以在后代运行多个 plan mode，玩田忌赛马等等等等。总之，请确保你的订阅套餐够烧

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karminski-牙医

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一老汉在中国国内使用VPN翻墙，被新闻不经意暴露。新闻称该78岁老汉自由行已走过50多个国家，他在中国国内先使用谷歌地图规划旅游路线。可是在中国内地，只有使用VPN才能登陆谷歌地图，该新闻看似不经意，实则证明网络封锁是不得人心的。

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作家崔成浩

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GeLun Ding

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前端设计这一块谷歌是真没问题！我用Gemini 3.5 Flash做了个3D飞机模型展览，太帅了呀！制作方法： 1.GPT2-image生生成正视图、背视图、左视图和右视图 2.3D模型生成，注意需要用纹理 3.UI预览图生成，调用Codex内置GPT2-image即可 4.用Gemini 3.5 Flash生成网站生成网站这一步在Google AI Studio上传不了3D模型的glb文件，所以就必须要调API在本地做个网站了。我是在Zenmux调用的，大家应该对Zenmux也不陌生，就是那个一有新模型就免费给大家玩的网站。它提供一个KEY调用所有顶级大模型的功能，不仅可以用Gemini 3.5 Flash绘制前端，如果有小BUG，还可以再切换到GPT5.5或Oplu4.7进行修复，使用非常丝滑！想先免费试一试下 Gemini 3.5 Flash的能力？壕气冲天的Zenmux现在直接免费送一周TOKEN（有限额）！传送门直达：

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逸尘

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$你每天用的谷歌Chrome浏览器，居然在后台悄悄给你塞了个4GB的AI大模型！零通知、零授权，自动下载Gemini Nano。它把你电脑当算力节点跑诈骗检测，删了还会自动重下。谷歌Chrome浏览器开始在后台自动向符合硬件条件的用户设备下载体积约4GB的Gemini Nano人工智能模型文件。该下载行为未提供前置授权弹窗或明确的存储空间预警，并在用户手动删除后自动重新下载，引发安全研究员与用户对终端控制权及资源消耗的争议。该核心文件名为“weights.bin”，存放于用户系统目录的OptGuideOnDeviceModel文件夹中。据测试，在无用户交互的情况下，后台下载及部署过程约耗时14分钟。 Chrome利用该本地大语言模型驱动“辅助写作”、端侧诈骗检测与网页总结等默认开启的AI功能。用户若需彻底阻止该模型下载，必须进入开发者面板，手动禁用“优化指南端侧模型”与“Prompt API”，并清理本地残留目录。方法：想彻底禁用并删除： 1.打开chrome://flags 搜索并禁用以下两项： optimization-guide-on-device-model（设为Disabled） prompt-api-for-gemini-nano（或相关Prompt API，设为Disabled） 2.重启Chrome 3.手动删除文件夹： Windows：%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel Mac：~/Library/Application Support/Google/Chrome/User Data/OptGuideOnDeviceModel 建议同时在Chrome设置里关闭所有AI实验功能。$

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AI会永远对你撒谎。这不是bug，是数学定律。我，卡内基梅隆大学的数学学生，用数学告诉你为什么。所有语言模型，只做一件事：根据它读过的所有资料，预测下一个最有可能的词。但这里有个死结。模型的猜测，我们叫它q(x)。真实世界的概率，我们叫它p(x)。 q(x)永远不可能等于p(x)。它们之间，永远有一道鸿沟。有个数学公式，就是用来测量这道鸿沟的。只要模型不能完美预测下一个词它永远不能那这个鸿沟就永远不会是零。所以，当AI不知道真相的时候会发生什么？它不能停机，它必须给你一个答案。它只能硬着头皮，输出一个它认为“最像”答案的答案。哪怕那是错的。这就是“幻觉”。一个基于不完整信息，却无比自信的猜测。最要命的是，数学甚至给出了一个下限。就算最完美的模型，它的幻觉率也永远不可能低于这个数字。只要它不知道关于这个世界的一切它永远不可能知道。它就总会有概率，编造事实。所以，无论AI变得多强大，它都会撒谎。因为数学就是这么写的。

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甲骨文(ORCL)老板埃里森强调：ChatGPT、Gemini、Grok和Llama等AI模型，都是基于大致相同的公共互联网数据进行训练的。当所有人都使用相同的信息进行训练时，模型必然会趋于一致。这就是AI走向商品化的原因。真正的护城河并非模型本身，而是其背后的专有数据。能够利用独家数据集进行训练的公司，将获得竞争对手无法复制的优势。埃里森(Larry Ellison)是商业策略大师，而AI正在进入下一个阶段。拥有别人没有的数据，就能让你在市场中占据主导地位。

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143,307 views • 7 months ago

前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互：你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分：前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。

前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互：你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分：前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。

歸藏(guizang.ai)

47,074 views • 4 months ago

Antigravity 真是越用越好用啊😄 AI 剪辑一条龙基本上全部搞定！在谷歌 AI Studio 复制 API 密钥，存到钥匙串，就可以在Antigravity 里面调用谷歌的所有模型，包括 Nano Banana 还有音乐模型Lyria 3.5。这样从剪辑一条龙：从粗剪、精剪，最后封装，调用音乐模型生成合适的 BGM，再调用图片模型生成视频封面，完美！

Antigravity 真是越用越好用啊😄 AI 剪辑一条龙基本上全部搞定！在谷歌 AI Studio 复制 API 密钥，存到钥匙串，就可以在Antigravity 里面调用谷歌的所有模型，包括 Nano Banana 还有音乐模型Lyria 3.5。这样从剪辑一条龙：从粗剪、精剪，最后封装，调用音乐模型生成合适的 BGM，再调用图片模型生成视频封面，完美！

John

42,336 views • 17 days ago

用LLM Farm试了一下在新iPad Pro本地跑一下LLM（设置里启用Metal），M4不错的，30多个token/sec 很丝滑。所以，下一代iPhone本地算力应该也不是问题，看来本地Private LLM的硬件支持已经到位了。侧重数据安全、个人隐私、离线场景（如飞行模式）的本地Private LLM agent可以早点儿前布局了。在下一代iPhone上市之前的时间窗口不太多。有没有比LLM Farm更好的Private LLM App推荐？

用LLM Farm试了一下在新iPad Pro本地跑一下LLM（设置里启用Metal），M4不错的，30多个token/sec 很丝滑。所以，下一代iPhone本地算力应该也不是问题，看来本地Private LLM的硬件支持已经到位了。侧重数据安全、个人隐私、离线场景（如飞行模式）的本地Private LLM agent可以早点儿前布局了。在下一代iPhone上市之前的时间窗口不太多。有没有比LLM Farm更好的Private LLM App推荐？

Gab Bowie

25,524 views • 2 years ago

更新 Intel B580 显卡最新驱动之后，我其他啥都没改，Win11 下本地跑 AI 正常了， 7b 能到 50+tokens/s, 14b 模型则能到 30t/s。看到「本地跑模型无用」的论调，实际上我自己就已经在本地使用了，对于强隐私性需求(比如邮件摘要)，应该不会有人想交给第三方，如果能用不高的成本，self-host 一个「智商还行」且安全的的本地大模型，不需要很聪明，恰好能满足我这种用户需求。

更新 Intel B580 显卡最新驱动之后，我其他啥都没改，Win11 下本地跑 AI 正常了， 7b 能到 50+tokens/s, 14b 模型则能到 30t/s。看到「本地跑模型无用」的论调，实际上我自己就已经在本地使用了，对于强隐私性需求(比如邮件摘要)，应该不会有人想交给第三方，如果能用不高的成本，self-host 一个「智商还行」且安全的的本地大模型，不需要很聪明，恰好能满足我这种用户需求。

luolei

35,340 views • 1 year ago