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手机上直接跑Gemma 4。 Google官方刚出的App。看几个硬指标。代码百分之百开源。完全离线运行，数据彻底锁在本地。支持多模态交互。发文字、发语音、传照片，全能接得住。兼容Gemma E4B和E2B。 iOS和Android现在都能下。大模型的门槛已经降到了每个人的口袋里。

墓碑科技

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Anya Rossi• Live Now

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每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

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炸裂！Google Gemma-4大模型直接跑在iPhone上了！步骤超简单： 1. App Store下载「Google AI Edge Gallery」（据说Android也可下载） 2. 打开点「Agent Skills」 3. 下载Gemma-4模型（约3G） 4. 直接本地跑，支持中文重点：据说数据离线可使用不足：知识库时间到2025年1月这意味着什么？ • 完全离线，数据不出去 • 没有API费用 • 真正的端侧AI Google这步棋下得狠，直接把天花板捅破了。 #Gemma #AI #iPhone #端侧AI #Google

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PhoneClaw 完全离线运行在 iPhone 上的本地 AI Agent → 基于 Gemma 4 + MLX 框架在手机端完成推理，不依赖任何云端服务 → 通过 SKILL.md 文件即可扩展能力，无需重新编译 App → 所有聊天内容、图片和个人数据均不离开设备，保障隐私安全 → 内置日历、提醒事项、通讯录、剪贴板等系统级 Skill 支持自然语言操控 → 支持 E2B 和 E4B 两个模型规格，可按需在手机端下载

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卧槽，分享一个Google 官方神器：Google AI Edge Gallery ，可以直接在手机上运行Gemma4等本地模型‼️ 在你的手机上，纯本地、断网跑大语言模型。 📱 这是什么？能做什么？ 1. 官方出品：由 Google 团队发布，底层基于 LiteRT 框架。 2. 移动端跑大模型：直接在手机里下载并运行 Gemma、Llama、Qwen 等开源模型。 3. 榨干本地硬件：不调用任何云端 API，纯吃你手机的 CPU/GPU/NPU 算力进行推理。 4. 极客体验：完全断网可用，真正的零网络延迟，数据绝对隐私。 💡 为什么这个信号很重要？端侧算力（Edge AI）的叙事正在肉眼可见地落地。如果能把高频、轻量的 AI 任务下放到用户的设备端，不仅能砍掉海量的云端算力成本，还会催生出全新的 AI 应用形态。无论是关注“AI 手机”概念的投研玩家，还是做 AI 工具的开发者，都建议去 Google Play 下来当沙盒玩玩，亲自测一下现在的移动端硬件到底能把模型跑到什么水平。 #AI #EdgeAI #Google #大模型 #端侧算力 #Tech 教程👇👇👇👇

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微软发布了新的开源模型 Phi-4 功能非常强大，体积却很小，而且可以直接在你的笔记本电脑上本地运行！完全免费，支持 Mac、Windows 和 Linux 系统 🧵

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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。

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英伟达把 130 多个 AI 模型和 200 多个 Agent 技能打包到了一个平台上，免费用 2 分钟就能开始包含的东西： 130+ 免费模型，可以直接下载 200+ Agent 技能，包括 Codex 和 Claude Code 的技能全部通过一个 API 调用获取方式： → 注册 → 右上角点个人资料 → 打开 API Keys，生成一个密钥 → 终端里跑一行命令：npx skills add NVIDIA/skills → 200个技能全部装好说实话现在免费的 AI 资源多到用不完。前沿模型、编码代理、开发工具，很多最好的东西根本不需要花钱一边是豆包开始收费 ¥500/月，一边是英伟达把几百个模型和技能免费放出来如果你一直在等"完美时机"开始学 AI 或者用 AI 做东西，现在真的没有借口了

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Vincent

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兄弟们这个有点强啊而且是完全开源的感觉比OpenAI的演示的那个视觉能力还有点强 Molmo 一个开源的多模态模型，能够识别图像中的物体、场景和活动，并生成准确的描述。 Molmo还支持用户通过2D指向交互，例如用户可以通过手势或点击与图像中的对象进行互动。 Molmo使用的图像字幕数据集完全由人类注释者收集。模型能够根据输入的变化自动调整处理方式，适应不同类型的用户交互和数据格式。 Molmo在开源权重和数据模型中表现最佳，能够与一些专有系统（如GPT-4o、Claude 3.5和Gemini 1.5）相媲美。

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一个全平台的本地 LLM 聊天软件Jan，支持自动下载模型以及非常详细的设置。懒得配置 Ollama 的可以试试。除了支持本地模型以外，在线的模型可以使用 API 接入，All in one 的模型管理。交互和 UI 也都很合理。同时支持在系统的任何可以输入的地方调取模型能力。

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歸藏(guizang.ai)

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第一个开源的具有实时对话能力的多模态模型：Mini-Omni ，支持端到端的语音输入、输出 Mini-Omni是清华大学启元实验室开源的项目，能听、能说也能实时思考，在实时语音交互上媲美GPT-4o 特点： 1、实时语音到语音的对话能力: 无需额外的ASR或TTS模型 2、边思考边说话: 能够同时生成文本和音频 3、流式音频输出: 支持流式音频输出 4、"Any Model Can Talk" 方法: Mini-Omni 可以将语音交互能力添加到其他模型中，为其他模型赋能 github：论文： #LLM #实时语音对话LLM

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