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。
Ollama
本地训练LLM快2×省70%显存：Unsloth深度评测
Unsloth 本地 AI 工具集，训练速度比 Hugging Face 快 2×，显存占用减少 70%，覆盖 Mac/NVIDIA/AMD/多 GPU 全硬件，支持 Claude Code/MCP/Codex 集成，是行业垂直模型微调的本地方案。
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。
worldmonitor：球态势感知 + AI 情报聚合
GitHub Trending 今日 #1 单日 +4,139⭐ 累计 69,479⭐。worldmonitor 开源把 Palantir 全球情报做了一遍：500+ 新闻源 / 56 图层 / 31 国 CII / 29 交易所金融雷达，6 套站点变体共享代码库，MCP Server 让 AI Agent 直接消费数据，Ollama 本地 AI 零 API Key。
腾讯开源的私人文档大脑：WeKnora让资料真的会回答问题
当文档堆成山，真正被查阅的不到 10%。腾讯开源的 WeKnora 用 RAG + 知识图谱，把散乱资料变成能对话的私人助手——语义问答、跨文档关联、带出处答案、数据完全私有。本文实测部署，详解价值、用法与电商团队的真实落地建议。
hiring-agent：让AI简历评估像资深HR一样公正可解释
interviewstreet/hiring-agent 单日斩获 203⭐，是 2026 年少数把’公平可解释’当核心卖点的 AI 简历评估工具，本地 Ollama 跑 PDF+GitHub 信号增强，附四维评分+CSV 导出。
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。
macOS AI自动化终极工具：Peekaboo3深度解析与实战
本文基于官方文档详细解析了 Peekaboo3 这款 macOS 专属 AI 原生 UI 自动化工具，介绍了其核心作用、主要特点、安装部署方法和基本使用示例，并与同类工具进行了全面对比，为 AI 代理实现桌面交互提供了完整指南。
4种方法将OpenClaw成本直降95%：不牺牲性能的Token自由指南
本文基于 2026 年 5 月 1 日最新 OpenClaw 官方文档，修正了此前流传的所有错误配置方法，详细介绍了四种在不牺牲性能的前提下将 OpenClaw 运行成本降低 95% 以上的方法。重点讲解了 QMD 本地检索的正确安装配置、官方心跳优化参数的使用、本地模型集成以及成本体检流程，包含完整的 JSON5 配置代码和详细的成本对比表格，是一份准确、实用的 OpenClaw 成本优化指南。
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。