这段时间呢，就相继测试了很多AI硬件，也包括大模型，包括这种Agent以及各种工作流，展示了它们的能力。由于今天要送小孩上学，那么本期视频就水一下啊，我们就总结一下如何选择适合自己的大模型以及Agent，甚至说偶尔也会提到一些硬件。

那么首先从这个模型开始，就是Qwen 3.8 27B这个模型，就是当下最好的本地模型，没有之一。从这个3.5时代开始，Qwen的27B模型就一直是本地的性价比之王，它也是性能之王。这不仅仅是性价比的问题，它的综合性能也是遥遥领先。其他的所有本地模型，尽管很多本地模型它的这个跑分也比较好看，但是呢，在这个实际的应用过程中，它们毫无疑问在体验上都是被这个Qwen 3.8 27B给这个吊打。一直以来，就是包括这个谷歌的这个什么Gemma 4家族26B，包括31B模型，还是说是Meta发布的这个Muse Glimmer这个模型，它们都是要挑战Qwen的27B模型，但是实际上最后输得都很难看，都不是输一星半点。所以说在本地我们就不要犹豫了，如果说你要在本地部署一个AI大模型，能够让它干活，那么它毫无疑问就是Qwen 3.8 27B。

当然了，有人会说为什么你不提这个35B A3B模型呢？就一般问出这样问题的人，基本上都是小白啊。那么我也稍微地提一下，就说这个27B模型，它的尺寸虽然不如35B，但是它是稠密模型，它在这个推理的时候是270亿参数全部激活。然后35B A3B模型虽然它这个尺寸是35B，是350亿参数，但是它是MoE模型，混合专家模型，它同时只激活3B的参数，就是30亿的参数。所以说在长链任务这个推理中，它的推理的稳定性和准确性、一致性是没有办法跟27B模型相比的。你每一轮推理都会有一定的误差，那么如果说你一个长链的任务，你可能要十几步、20步，可能要前后几百轮、1000轮，你这个误差不断累进之后，你跟27B模型它最终能够交付的结果可能就是天差地别，甚至就是能与不能，能不能完成任务的这个区别。

当然了，我也知道有些哥们呢，可能说买了一些不太合适的显卡，就是说他们就一定要在这个什么评论区或者在论坛去展示他们用35B A3B模型干了什么。是的，你们展示的那些小玩具，让它写一个简单的脚本，是不是做一些简单的可能说七八步的推理，它也能够胜任。但是问题是，如果说你要把它跟Agent接到一起，让它给你执行这个长期的这个重型的任务，比如说编程开发，可能说前面几步它还干的活还不错，然后可能这个十轮八轮，一两百步之后，它们就变味了。那何必呢？没有必要浪费这个时间。就如果能用的话，我们都不是傻子，就是如果能用一个模型，然后就是跑得又快，又比这个什么27B聪明，我们为什么要接受27B模型呢？这是没有必要的。

那么总结一下，就如果说你在本地有这个大量的编程工作，就像我这样的，我轻度编程，偏向中度吧，轻度到中度之间，再加上我的论坛的一些脚本的维护，那么我使用DeepSeek V4 Flash，我每个月大概要花费300多块钱。

请注意，这里面还没有排除掉我使用这个Qwen 27B编程的这个情况，如果说全部算上的话，我估计一个月可能500块钱不一定能挡住。如果说你是重度编程的话，就是专业的程序员，或者说你在本地有大量的文档要处理，有这种合规要求，那么你还是去买一张显卡去部署这个Qwen 3.8 27B，就比较划算。因为这种情况下，你如果用在线模型的话，哪怕是最便宜的DeepSeek V4 Flash，1000块钱一个月也挡不住。甚至说如果说你是重度编程的话，我感觉100块钱一天呢，你用这个DeepSeek V4 Flash就轻轻松松是能给你搞掉的。

那么你想想，如果说你一个月要花一两千块钱，甚至3000块钱，那么你这个一年下来你要花好几万。有这个钱你为什么不去买一个4090 48G魔改卡，或者去买一个RTX Pro 4500，或者说是4080S 32G魔改卡，R9700 Pro，就AMD的AI PRO R9700，那你可以去买这个卡呀。那么这些卡部署Qwen 27B之后，它虽然体验上不一定有这个在线模型好，可能说速度要慢一点，但是这个差距是可以接受的，并且95%的工作你都不要再用这个在线API了，你都可以在本地完成，这是非常划算的。

另外呢，就说如果说你本身有这个什么生成图片，或者说是生成视频的这个需求，无论你是玩这个什么Flux，还是玩这个什么Qwen Image、ZImage，或者说是LTX、Wan，以及这个MiniMax H3，那你要知道，你如果是使用在线的这个AI来生成图片和视频的话，你有多少钱都挡不住，就你的钱包肯定是不够的。就这些任务它的Tokens消耗，它的API消耗要比这个什么我们用这个AI大模型来编程要高得多，这是高一个指数级别。在这种情况下，你去买一个48G显存的，或者说一个最起码得32G显存的这个卡来辅助你创作，那这个收益应该说，我觉得半年可能不要，你就能回本。

那么刨除你在本地有这个隐私、抗审查，还有就是说有大量的这种日常消耗的这种情况下，其他的所有情况，你都应该毫无疑问地去选择在线的API。因为在线的API它这个毕竟是集群服务，它是7×24小时在线，就掉线的情况是非常非常少的，而且你不用忍受本地这个噪音。就我们本地无论是4090 48G魔改卡，还是4080S 32G魔改卡，还是RTX Pro 4500、R9700，或者是RTX Pro 5000，那么它们都是这个涡轮卡，这个运行起来的噪音是相当大的。可能说情况比较好的，就是像什么7900 XTX、5090这种消费卡，它们的噪音可能说要稍微小一点，能够接受，但是毕竟你比起这个在线的AI，这种体验还是有差距的。

那么在线的大模型中，我就首推这个DeepSeek V4 Flash。就说这个模型非常的智能，非常的全能，你无论用它来干什么，它都是在线模型中应该说是性价比最高的，甚至说它目前就是最便宜的。然后它的能力呢，我可以说可以完成绝大部分人99%的工作。即便你是程序员，这种使用场景比较深度的情况，那么DeepSeek V4 Flash也能满足95%的这种情况需求。当然了，我们国产的一些替代模型，像小米的MiMo V2.5，这个GLM-5.3-Flash，什么腾讯的HY3、HY4，这些可能说都有各自的特点。其实我对HY4这个怎么说呢，印象不是很好，HY3我认为性价比还是挺不错的。就说国产模型是有这个替代的，包括MiniMax，这个什么Qwen，都有自家的模型，也包括豆包了，就各有特点，就你们根据自己的情况去选择。

国产的模型，讲实话能够满足你90%、95%的需求。如果说国产的模型实在是满足不了你，你要上那个高端的，甚至连你觉得连Kimi K3这样的，跑分跟OpenAI、跟这个Anthropic顶级模型非常接近的这样的大模型，将近3万亿参数的这个大模型，都不能满足你的需求，你就一定要用这个国外的模型，那么行不行？当然是可以的嘛。其实GPT它的订阅套餐我是比较推荐的，当然了，这个Anthropic也有自己的订阅套餐，不过从这个使用的友善度上来讲的话，还是OpenAI它更加友善。就是Anthropic它对于中国人使用它的模型是有各种各样的限制，就是总之你要搞定它，成本很高。就它能够带来的这个效能提升，我本人感觉，反正我是觉得是微乎其微的。如果说你一定要有高端的需求，我是建议你直接就上GPT-5.6 Sol，就跟着OpenAI就行了。

然后呢，OpenAI呢，它的这个套餐，就是20美金的套餐，我认为是目前所有的这个AI订阅套餐中性价比最高的，没有之一。就它的这个GPT Image给的额度是比较足的，如果说你每天用来画画图，像我同时有好几个油管频道在经营，用它来生成封面，基本上就是一次两次，最多3次就能够把你想要的这个封面给生成成功。就这个体验就非常的好，然后包括它生成的效果其实也都挺不错的。

它给的这个GPT 5.6 Luna，就虽然我觉得它用来编程、执行这个长链任务，我个人感觉是比较蠢。很多人说它能够调教，把这个思考模式什么提高之后，它就能够变得比较聪明，反正我本人感觉它还是比较傻的。不过如果说用它来搜索，用它来翻译，用它来执行一些日常的对话，它的这个额度给的是非常非常的足。你在网页版中跟它聊天，普通用户去跟它聊天都不计入你的这个额度消耗。你在这个Codex中去调用它，就它的这个额度好像是5个小时重置一次，还有这个7天，就是5个小时跟7天这两个标准嘛，就是协同重置。基本上你执行一些小的简单任务，它是用不完的。这个就是强烈推荐。

另外呢，应该大家这个避坑，这个就有哪些是大家不要使用的。就举个例子，就说这个什么谷歌的这个Gemini，我长期是20美金每个月的这个订阅，我在过去的视频中也多次展示了贴图。这就口述视频，对着镜头BB的视频我就不展示了，大家可以去翻翻我过往。我曾经是长期把这个Gemini当做主力模型来使用的。就这个模型不知道为什么，就从两个月之前嘛，就变得非常非常的蠢，就完全不如以前了，不如Gemini 3.1，你明白吗？就非常非常的夸张，你也不知道是为什么，就蠢得完全没有办法用。而且它这个图片模型本来是有一定优势的，不过现在体验也不好。这个20美金我认为，除了它有一个小功能，就是能够帮你分析YouTube视频，但是这个功能你即便是不订阅也是可以使用的。所以说Gemini我觉得那个避坑。

然后就是马国公的这个Grok。我是没有专门去订阅这个Grok和SuperGrok，但是我是这个什么Twitter的这个订阅用户，就是X的订阅用户，它会送一些额度给我。说实话这个额度我基本上就没用过，就也是蠢得TMD令人捉急，知道吗？你使用这样的模型就纯粹是属于浪费时间。当然了，如果说你使用这个Grok的高端模型，有些人说体验还不错，你愿意花那个钱，30美金去订阅一个什么SuperGrok，其实如果说你一定有这样的需求，比如说你要做一些政治敏感的视频，就像什么GPT、Gemini，它们经常就会拒绝，就会罢工，但是Grok是不会的。在这种情况下你使用它，它是有一定性价比的。其他时候，马国公的AI，我认为已经死了，知道吗？就他这个什么xAI，已经没有办法抢救了，就它的情况比谷歌还要更加严重，就没有必要在它上面浪费时间，就纯纯的就是坑。

那么喷完这个大模型，我们下面就开始这个介绍Agent。首先呢，我觉得就是说，如果说你是个新手，你日常有些工作，比如像我，我的论坛，它的这个发帖，就是发这个信息帖了，然后给这个什么帖子打这个标签，然后这个论坛软件的这个升级、漏洞的这个维护，就安全漏洞它的这个维护，我开发一些皮肤什么东西的，这些轻度的任务，当然现在开发皮肤已经交给Codex了，以前它也是能够完成的，一些轻度的一些安全插件，都是由这个Hermes来完成的。

就如果说你要有一个日常的工作助手，那么使用这个Hermes，它是非常的稳定，它也是世界顶级的，就目前流量最高的这个AI Agent。就它能够帮助你完成日常任务，当你的这个助手，然后它也能够编程，但是它编程的效率确实是不如DeepSeek Harness，不如Codex，也不如OpenCode。这个你要自己根据自己的场景去选择适合你的这个应用Agent。那么它我是作为日常Agent的这个主推。未来呢，可能DeepSeek Harness能够取代它，但是现在我觉得DeepSeek Harness它还需要这个有一个稳定的版本，最起码发布一个Beta版本之后，我才建议大家把它当做主力的Agent使用，就现在它还是有不少Bug的。

另外呢，Hermes之后呢，就是我刚才说的，就是Codex。就Codex呢，它也能够像Hermes一样当你的日常助手，它这个安装也非常的方便，入手这个难度是最低的。就你直接把它下载下来，在Windows上，在这个什么macOS上，就能够直接用。但是呢，我也必须说，就说它在这个编码方面的效率，我认为是非常高的，尤其是接这个DeepSeek V4 Flash，它的体验是非常的好。它接这个我本地的这个什么Qwen 3.8 27B，用SGLang驱动的话，它的体验也是很好的。但是它作为一个综合的助手，它的这个什么自进化系统，就是自我进化的这个能力，包括这个跨会话的这个记忆能力，跟Hermes比还是有差距的。就它适合长链的重型的这种编程任务、单一任务、比较复杂的任务。哦，对了，它接DeepSeek V4 Pro的编程体验也是非常好的，但是它就是不太推荐作为你这个个人的24小时在线的这个日常助手，因为毕竟它依赖UI嘛，它有CLI，它本身不是服务。

那么接下来就是DeepSeek Harness，就是我最为推荐的这个Agent。就目前呢，它由于NPM版本是这个RC2这个版本，就是还Alpha版本都不算，它的这个主干已经更新到了Alpha版本，但是我还没有去更新，因为我用的是NPM的版本。就DeepSeek Harness很有可能会成为全球最优秀的这个AI Agent。就它发布了短短十几天，不到20天的时间，它的这个GitHub星标已经是跟这个什么Hermes这样的优秀Agent，这样的当下的王者Agent，基本上处于同一个水平了。跟这个OpenCode这样长期发展、长期积淀自己生态的这种编程Agent，也是处于同一个水平。历史上星标数量最多的是这个OpenClaw，这个曾经引爆了全民养龙虾这个火热话题的这个Agent。

不过由于我在很早之前我就预测，我说这个Agent，它的本身框架写得很烂，它的代码质量非常的低，就完全不具备抢救的价值。我认为它迟早有一天会被一个能够自我进化，一个怎么说呢，代码质量比较高、相对稳定的框架取代。当时还有很多人嘲笑我，说我不懂。现在的结果就是证明，它在不久之后就被Hermes给取代了。DeepSeek Harness呢，我认为它目前展现出来的能力，就是它是比这个Hermes的上限要更高。它的稳定性现在还是有一定的Bug，但是它的代码质量是非常高的。我认为再迭代一两个版本，甚至都不用到它发布它的正式版，就是发布Beta版本的时候，我认为它就已经非常可用了。

如果说你是现在刚刚入门，需要一个Agent来帮你总领的话，那么还是推荐Hermes。你如果说一个新手想要使用这个AI Agent立刻开发，我还是推荐这个Codex。当然了，也有不少人推荐这个OpenCode，OpenCode也是一个非常优秀的一个软件。但是呢，我觉得OpenCode TMD界面太丑了，尤其是白色主题，它简直就是看不下去。我很难理解一个AI编程框架为什么要把自己做得这么丑，你把自己做得好看一点，这个就是最基本的呀，你是AI呀。除此之外，它的代码理解能力，包括它的这个什么调度能力，我个人认为是非常好的。如果说你不介意它比较丑，那么使用OpenCode也不错。但是OpenCode跟Codex都不能在这个作为Agent的助手方面来挑战Hermes。

下面就是到这个DeepSeek Harness了。如果说你是接入这个本地的Qwen 3.8 27B模型，它的体验就非常的好。如果是跟它自家的这个DeepSeek V4 Flash或者V4 Pro来配合开发，前一阵子呢是使用V4 Pro的体验比较好，使用V4 Flash效果我认为一般，但是迭代了几个版本之后，我认为现在它使用DeepSeek V4 Flash加上它就是一个黄金生产组合。尤其是这个现在的DeepSeek V4 Flash有这个视觉模块了，它发布了这个视觉版本，它的总体体验就非常非常的不错了。

这个评论区有人问说，怎么样让这个什么DeepSeek Harness支持图片？就如果说你这个模型本身支持图片的话，它这个框架它是支持的，你把它直接复制粘贴进去，或者把它拖进去都是可以的。前提是你的模型要支持。另外你要把它这个版本升级到NPM的最新版，就是这个RC2这个版本，或者说你把它这个官方的这个主分支给它拉下来，现在已经迭代到这个Alpha版本了。

就其实如果说你是愿意去花时间去看一看代码的话，你就应该知道，DeepSeek Harness它虽然也是基于Node.js，跟这个OpenClaw是一样的这个框架，但是你可以认真地读一读它的代码，你就会发现，就它的代码质量是要远远超过OpenClaw。这中间的这个差距，我可以说是天差地别。一个就是正规军的代码，非常的工整、严谨、美观，是工业艺术品；另外一个就是狗屎。真的，说实话，我都不知道这个框架是怎么火起来的，可能是赶上了Agent的这个风口。

它的这个插件系统，我认为设计得也是非常的好。一切都可以作为插件，一切都可以替代，甚至连这个Agent的这个主循环都可以替代。如果说你想长期研究Agent，长期深度定制，开发属于自己的这个AI工作流，那么它目前的这个生态也是足够的繁荣，插件也非常的多，值得你花时间去研究。

好吧，今天扯得有点细碎，就跟大家分享一下我的使用心得。好的，本期视频就到这里，有什么问题欢迎大家到这个论坛去发帖交流讨论，也欢迎在评论区批评指正。