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拒绝感觉有效，基于在线推理性能测评，选出最适合我 Mac 的 LLM 推理框架 — 经常捣鼓大模型的朋友都知道，各大厂商提供的模型是生产力工具。可以蹭，但也需要计算性价比。一些小的任务或是隐私任务，放在本地更合适。随着越来越多开源的 SLM （ Small Language Model ）智力水平的提升，部署到本地也是一个选择。 作为一个玩过智能家居、玩过路…
5 月 21 日 · 6 個月前發布頁
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pagegrok 本地 AI 接入网页理解，浏览器页面选区解读 — pagegrok 是笔者自身需求出发，构建的一个浏览器插件。简单来说就是，通过插件形式，直接选读当前页面区域，再和本地/远端的大模型交互。 差异比较： 可选择本地模型，做简单的主题提取，适合敏感数据 为什么不把链接丢给各类大模型？因为有些简单任务，不需要也不想再跳转其他页面，…
5 月 11 日 · 6 個月前發布頁
第三方評測與案例拆解
客戶來源管道拆解、工程師評測與開源檔案V2EX
2026-05-11查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- pagegrok 是笔者自身需求出发，构建的一个浏览器插件。简单来说就是，通过插件形式，直接选读当前页面区域，再和本地/远端的大模型交互。 差异比较： 可选择本地模型，做简单的主题提取，适合敏感数据 为什么不把链接丢给各类大模型？因为有些简单任务，不需要也不想再跳转其他页面，看完就算数了 相较于成熟同类产品 page-assist ，本产品逻辑简单，还没到大而全的地步 相较于问问 Gemini ，那就是可以自己控制不受网络 ip 影响 不用复制粘贴，支持页面框选，仅关注用户关心的区域 路线图： 支持更多的本地模型框架，目前线上仅 Ollama ，下一版本支持 oMLX 和 LM Studio 调整为侧边栏模式，方便交互 https://www.pagegrok.org/ 一句话总结：简单的、本地 AI 网页内容
V2EX
2026-05-21查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- 经常捣鼓大模型的朋友都知道，各大厂商提供的模型是生产力工具。可以蹭，但也需要计算性价比。一些小的任务或是隐私任务，放在本地更合适。随着越来越多开源的 SLM （ Small Language Model ）智力水平的提升，部署到本地也是一个选择。 作为一个玩过智能家居、玩过路由器、玩过 NAS 的人，本地模型当然也要拉下来玩玩。这不仅可以用来窥探模型本身的技术架构，还可以解决手边的小问题。但技术选型过程中，会遇到两个问题：一个是本地显/内存有限的前提下，最有性价比或者说最有智力的模型是谁？第二个问题是，我该用什么框架来部署服务。 在不知道咋选的时候，我选择用最新的开源模型。但是不少模型其实是有显存要求的。最新是好，但不一定能部署到本机。后来，我通过拉取最新的模型数据，构造并发布了一个网页应用 Traktoken
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同分類研究對象
AI 模型與智慧體 / AI 搜尋與問答
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