龙虾(OpenClaw)搭配本地千问模型(零token成本)实现电脑AI助理

龙虾(OpenClaw)搭配本地千问模型(零token成本)实现电脑AI助理

前言:现在AI助手遍地都是,但要么是云端服务要花token钱,要么是功能单一只能聊天,想找一个“不花钱、能干活、保隐私”的电脑AI助理,简直比登天!直到我发现了一个神仙组合——龙虾AI(OpenClaw)+ 本地千问模型,完美解决所有痛点:零token成本、全程本地运行、能接管电脑干活,无论是办公摸鱼还是高效产出,都能轻松拿捏。

本文是纯新手向原创实操教程,全程手把手,从工具认知、环境准备,到龙虾与本地千问的联动配置,再到实战场景演示,每一步都标清重点、避开坑点,不用懂复杂代码,不用花一分钱,普通人跟着走,10分钟就能拥有专属本地AI电脑助理,从此告别云端token焦虑和隐私泄露风险!

一、先搞懂:为什么是“龙虾+本地千问”?核心优势碾压同类组合

在开始操作前,先跟大家说清楚两个核心工具的作用,以及为什么它们搭配起来是“王炸”——毕竟市面上AI工具那么多,选对组合才能少走弯路,真正实现“零成本、高效率”。

1. 两个核心工具,一文读懂不踩坑

① 龙虾AI(OpenClaw):能“干活”的AI执行引擎

很多人第一次听到“龙虾AI”,都会误以为是海鲜相关,其实它是近期AI圈超火的一款开源工具,因图标是一只红色小龙虾而得名,官方名称是OpenClaw。它的核心优势不是“聊天”,而是“执行”——能直接接管你的电脑,帮你完成具体操作,相当于一个“数字员工”。

比如你说“帮我写一篇办公周报并排版保存到桌面”,它不会只给你一个模板,而是会自己打开Word、输入内容、调整格式,最后直接保存好;你说“帮我整理电脑里的Excel文件,提取核心数据生成表格”,它也能自动打开文件、筛选数据、完成整理,全程不用你动手盯着。

关键是它完全开源免费,支持Windows、macOS、Linux三大系统,不用花一分钱就能使用全部核心功能,而且可以自由对接本地大模型,摆脱对云端API的依赖。

② 本地千问模型:零token成本的“智慧大脑”

千问模型是阿里巴巴开源的大语言模型,从0.6B到235B参数量,有多个版本可选,其中轻量级版本(如Qwen3-0.6B、Qwen3.5-397b-a17b)特别适合本地部署。我们选择本地部署千问,核心原因有3个:

  • 零token成本:部署完成后,无论使用多少次、处理多少任务,都不用消耗任何token,彻底告别云端AI的订阅费、token充值压力,长期使用能省一大笔钱;
  • 隐私安全:所有数据全程在本地电脑处理,不经过任何云端服务器,不用担心办公文档、敏感信息泄露,尤其适合处理合同、病历、商业机密等隐私内容;
  • 离线可用:不需要联网,地铁、偏远地区等无网环境也能正常使用,响应速度比云端AI更快(本地推理,延迟极低),不用等待网络传输。

2. 组合优势:1+1>2,解决所有痛点

单独用龙虾AI,没有强大的语言模型支撑,只能完成简单的自动化操作,无法理解复杂指令;单独用本地千问,只能聊天、输出文字,不能接管电脑干活。两者结合,正好互补,实现“能听懂、能执行、不花钱、保隐私”的完美效果:

对比维度

单独龙虾AI

单独本地千问

龙虾+本地千问

使用成本

免费,但需对接云端模型(有token成本)

零token成本

Read more

在昇腾NPU上跑Llama 2模型:一次完整的性能测试与实战通关指南

在昇腾NPU上跑Llama 2模型:一次完整的性能测试与实战通关指南

目录 * 在昇腾NPU上跑Llama 2模型:一次完整的性能测试与实战通关指南 * 引言:从“为什么选择昇腾”开始 * 第一幕:环境搭建——好的开始是成功的一半 * 1.1 GitCode Notebook 创建“避坑指南” * 1.2 环境验证:“Hello, NPU!” * 第二幕:模型部署——从下载到运行的“荆棘之路” * 2.1 安装依赖与模型下载 * 2.2 核心部署代码与“坑”的化解 * 第三幕:性能测试——揭开昇腾NPU的真实面纱 * 3.1 严谨的性能测试脚本 * 3.2 测试结果与分析 * 第四幕:性能优化——让Llama跑得更快 * 4.1 使用昇腾原生大模型框架 * 4.

LLaMA-Factory安装教程(详细版)

LLaMA-Factory安装教程(详细版)

本机显卡双3090 使用wsl中ubuntu torch==2.6.0 conda==24.5.0 cuda==12.4 python==3.12.4(python安装不做赘述,有需要我会另开一篇文章) 一、准备工作 首先,在 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 查看您的 GPU 是否支持CUDA。 保证当前 Linux 版本支持CUDA. 在命令行中输入  uname -m && cat /etc/*release 输出如下,不一定完全一样,类似即可 检查是否安装了 gcc . 在命令行中输入 gcc --version

Midjourney官网地址是哪个?有没有中文官网?

Midjourney官网地址是哪个?有没有中文官网?

作为AI绘画领域的明星工具,Midjourney凭借其强大的图像生成能力风靡全球。许多用户初次接触时,最常问的问题便是:Midjourney的官网地址是什么?是否有中文官网? 一、Midjourney官网入口 Midjourney的唯一官方访问地址为: 👉 https://www.midjourney.com         需要注意的是,Midjourney的核心服务基于Discord平台运行。用户需先注册Discord账号,通过官网引导加入Midjourney频道,重要的是中文用户需要魔法才能使用官方MJ绘画功能。官网主要提供功能说明、订阅计划、作品展示等基础信息。 二、中文用户如何快速上手?         目前Midjourney尚未推出中文官网,且操作界面以英文为主。对于不熟悉Discord或英文界面的用户,可通过以下方式降低使用门槛: 1. 浏览器翻译插件(如谷歌翻译)辅助阅读 2. 参考中文社区教程(知乎、B站等平台有大量指南) 3. 使用第三方API服务——例如 OpenXS Midjourney API,提供全中文文档和本地化技术支

InfiniteYou核心技术深度解析:InfuseNet如何通过残差连接实现身份特征注入

InfiniteYou核心技术深度解析:InfuseNet如何通过残差连接实现身份特征注入 【免费下载链接】InfiniteYou🔥 [ICCV 2025 Highlight] InfiniteYou: Flexible Photo Recrafting While Preserving Your Identity 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InfiniteYou InfiniteYou作为ICCV 2025 Highlight项目,凭借其创新的InfuseNet技术,实现了在灵活照片重制过程中精准保留人物身份特征的突破。本文将深入解析InfuseNet的核心机制,特别是残差连接在身份特征注入中的关键作用,带您了解这一技术如何在保持生成灵活性的同时,确保人物身份的一致性。 身份特征注入的挑战与解决方案 在AI图像生成领域,如何在改变人物姿态、场景或风格的同时保持核心身份特征,一直是一个关键挑战。传统方法往往面临身份丢失或过度同质化的问题,而InfuseNet通过独特的残差连接设计,成功解决了这一难题。 图1:Infus