性能远超OLLaMA的开源推理引擎 vLLM
vllm-project/vllm 是 UC Berkeley 出品的高吞吐 LLM 推理引擎，9.5 万星。本文讲清 PagedAttention、连续批处理、前缀缓存等核心机制，对比 SGLang/TensorRT-LLM/llama.cpp，给出安装部署命令、选型建议与 8 条可迁移的工程思路。
本地大模型
Magnitude + OpenClaw 让本地 AI 推理变简单
内容创作者用 AI 最头疼的三件事：素材过网、API 涨价、断网停摆。Magnitude 把这三个问题一次性解决了——一台 Mac 就能跑的本地推理服务器，自动检测硬件推荐模型，OpenClaw 一键集成。
178K星的开源神器Ollama：本地跑大模型，比你想象的简单
本文介绍 GitHub 178K 星开源项目 Ollama，让你在本地一键跑 Kimi-K2.6/GLM-5.2/Qwen/DeepSeek 等主流大模型，电商团队可私有化部署 AI 客服，数据不出服务器。
跳出官方限制：CC Switch让Codex/Claude/OpenCode等7款客户端用上任意大模型
CC Switch是一款免费本地 AI 代理网关，让 Codex、Claude、OpenCode 等 7 款客户端突破官方格式限制，统一接入任意大模型，集中管理密钥、用量与成本。
GitHub今日最火AI项目：一台能装进背包的”离线AI服务器”，无网也能用GPT级能力
Project N.O.M.A.D. 是一个能在断网环境下运行的AI工作站，今天狂揽374颗GitHub星。它用一台普通电脑+开源模型，在离线状态下提供Wikipedia查询、本地GPT对话、地图导航、教育课程。
Carnice-V2-27B：2026年最值得部署的本地智能体大模型
详细介绍了 HermesAgent 团队最新发布的 Carnice-V2-27B 开源大模型，分析其核心特性、多模态能力、硬件要求和部署方法。通过与主流本地模型对比，展示了该模型在智能体任务和指令遵循方面的显著优势，并给出了 M4 24GB MacBook 的最佳配置方案。
MacBook部署OpenClaw本地大模型：从选型到实操，小白也能上手
本文针对MacBook M4 24G设备，详细讲解OpenClaw本地大模型的选型、配置方法、完整安装步骤，以及飞书调用Agents的流程。无需修改默认云端模型，仅特殊任务调用本地模型节省token，实操性强，小白可直接跟着操作。