未来在本地。
现在我的桌面上摆着 3 台 Mac Studio 来驱动我的 OpenClaw。它们都运行着 Qwen 3.5，一个超级智能的本地模型，基本上和 Sonnet 4.5 一样优秀。无限 token，没有速率限制，成本仅仅是电脑消耗的电费。
100% 私密。没有任何数据流向云端服务器，AI 公司无法读取或用于训练新模型。一切数据都保留在你的设备上。我可以关掉 Wi-Fi，它依然能正常为我工作。
这就是未来。你个人专属的、私密的、无限的超级智能，就放在你的桌面上。全天候为你工作。
但关键在于，这不一定是你的未来。它完全可以成为你的现在。而且你不需要价值 10,000 美元的 Mac Studio 才能做到。你现在就可以在一台 Mac Mini 上实现。就是今天。就现在。
Qwen 3.5 几天前刚刚发布，它具有革命性意义。它拥有 Sonnet 4.5 级别的超级智能，却能运行在 32GB 内存上。
这意味着，如果你拥有一台配置高于基础款的 Mac Mini，你就可以运行这个本地模型，在你的桌面上获得无限的 Sonnet 4.5 级别智能（这在 6 个月前还是革命性的），全天候驱动你的 OpenClaw。
没有限制。不会被 Anthropic 踢下线。没有 API 费用。完全私密。
6 个月前的前沿智能。就放在你的桌面上。始终在工作。
这简直是革命性的。
目前关于 OpenClaw 的头号抱怨就是限制和价格。如果你接入 Anthropic API，每个月可能要花费数千美元，还会不断遇到限制。而本地模型解决了这个问题。
它不仅为你节省了成本，还解锁了更多的使用场景。既然没有了限制，你就可以让你的 Agents 全年无休地运行。这会彻底改变你与 AI 的关系。
现在，它不再是像聊天机器人那样一问一答的对话，而是一种被动的、全天候存在的关系，你的 Agents 持续为你创造价值、自我改进并寻找新任务。这些都是使用 API 时从未实现过的事情。
例如：现在我有一个 SaaS 工厂，我的 Agents 在其中工作：
4 个 OpenClaw Agent 同步协作于同一个产品，各自处理独立的任务。当一个 Agent 完成任务后，它会自动寻找下一个任务。如果需要，它还可以创建自己的任务。
另一个 Agent（Ralph）会对所有 Agent 执行的每个任务进行质量检查。如果任何一个 Agent 出了差错，Ralph 会编辑它们的记忆并进行改进。
一个完整的闭环、自我改进的系统。如果使用 API，我每月要花费数千美元。而使用本地模型（Qwen 和 MiniMax），则完全免费（只需电费，而且 Mac 电脑的功耗非常高效）。
解锁了以前不可能实现的全新用例。赋予了我作为一个单人企业从未想象过的力量。
你也可以做到。即使你只有一台 Mac Mini，你也可以拥有自己的 Agents 团队，让它们持续工作并不断改进。
让本地模型运行起来
要运行 Qwen 3.5（我们之前讨论的模型），你至少需要一台 32GB 内存的 Mac Mini。该模型只需要 20GB 内存，但你需要一些额外空间来处理其他任务。
如果你只有基础款 16GB 内存的 Mac Mini，那也没关系，你无法运行这个模型，但你可以运行一些更小的模型。它们可能没有前沿级别的智能，但你仍然可以将一些小型任务卸载到本地模型上。
以下是如何在 32GB 或更高内存的电脑上设置 Qwen 3.5-35B-A3B：
- 下载 LM Studio — lmstudio.ai（http://lmstudio.ai/http://lmstudio.ai/)），免费，拖入 Applications 文件夹即可
- 搜索 Qwen3.5-35B-A3B-4bit — 在 Discover 选项卡中，搜索 "Qwen3.5-35B-A3B"，选择 4-bit MLX 版本
- 下载它 — 约 20GB，在良好的网络环境下需要几分钟
- 加载模型 — 在侧边栏中点击它，点击 Load。完成。你现在已经运行着一个本地 AI
- 使用它 — 让 OpenClaw 连接到它。告诉它你已经下载到 LM Studio 中，并且想把这个模型用作工具。
如果你的电脑内存低于 32GB，比如基础款 Mac Mini，我建议你和你的 OpenClaw 沟通一下，询问："在我的硬件上，可以运行哪个最佳的本地模型来帮助卸载一些任务或改进我们的记忆系统？"
何时使用它
这个模型在 6-12 个月前是前沿水平，但现在已经不是了。所以我的建议是：使用 Anthropic 或 ChatGPT 作为 OpenClaw 的大脑，然后让它使用你的本地模型作为肌肉
前沿模型负责规划一切，然后使用本地模型来执行。
执行占用了 90% 的 token 使用量，所以这能为你大大节省成本。
这为你提供了一个混合模型，融合了两者的优势。
它还让你有机会摆弄本地智能，并更深入地了解 AI。同时在你需要时保护你的数据隐私。
这也会为你准备好迎接我相信今年即将到来的本地化未来。
我相信到今年年底，我们将拥有能在单台 Mac Studio 或 Mac Mini 上运行的 Opus 4.6 级别模型。当那一刻到来时，世界将意识到这些可能性。
对你来说的好消息是：如果你现在就行动，你将领先于其他人，而巨大的机会总是在那里。
