<![CDATA[小白一堆硬件想最大化運行agent的思路]]>我沒有很大的生產需求,硬件也就以下這些, 所以不強求速度, 但想在不額外購置硬件下最大化使用ai agent, 各種任務都想試跑下.

我的思路是:
265k+4090d 24gb+32gb ram = 原本的工作機, 跑Qwen 27b, 會跑comfyui+生產力任務(未想到是什麼😬 )
AI max 395 64gb筆電 = 跑Qwen 32B, 日常任務/cron job, 強度低
Intel N150 mini pc = Deepseek api

在想, 以我的用法, 是不是洗洗睡, 就用mini pc 24/7配deepseek算了, 反正tokens使用成本低到可以忽略, 不要折騰. 想參考下大佬們的思路.

]]>https://lcz.me/topic/434/小白一堆硬件想最大化運行agent的思路RSS for NodeMon, 27 Jul 2026 04:32:26 GMTFri, 05 Jun 2026 04:59:07 GMT60<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 08:53:39 GMT]]>@kop-wang 最近Deepseek的API價格 對軟硬體市場真的具有破壞性

]]>https://lcz.me/post/5181https://lcz.me/post/5181Fri, 05 Jun 2026 08:53:39 GMT<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 07:23:16 GMT]]>@Henry-Chiu-0 "這樣使用deepseek會比本地跑32b好很多是嗎?"

是的，这种资料搜集和分析，尤其是依赖主观判断和统计的，包括coding中的plan能力，对于模型的智力以及Agent能力要求是不低的。

那种可客观量化的（类似coding执行，可以靠编译、测试来迭代回测），对于模型智力的要求反而没那么高。弱一些的模型只是需要更多的迭代修正次数，需要你阐述更小范围的需求而已。

所以你看benchmark也能看出，Coding这种客观能力其实目前一线二线模型没法拉开质的差距，拉开差距的反而是智力、脑容量、Agent（tool calling）能力这些偏向软实力的部分。

]]>https://lcz.me/post/5164https://lcz.me/post/5164Fri, 05 Jun 2026 07:23:16 GMT<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 07:04:07 GMT]]>@Henry Chiu 关于你的问题,我来分享一些实际经验:

  1. DeepSeek API vs 本地32B做cron job: 对于你提到的数据分析/网页搜集/脚本编写这些任务,DeepSeek API确实比本地32B更实用。原因有三:
  • API的智力水平更高,处理复杂指令更靠谱,不需要反复调试
  • cron job通常是批量/后台运行,API不受本地显存限制,可以同时处理多个任务
  • 成本确实低到可以忽略

  1. 本地27B跑创作: 你的思路完全正确。4090D的24G跑Qwen 27B Q4量化,对于创作类任务完全够用。创作需要私有数据/需要迭代调优,本地跑更灵活。

  2. 关于分工方案: 你提到的逻辑用API/创作用本地这个思路非常合理。参考方案:

  • N150 mini PC 24/7跑DeepSeek API做cron job(数据搜集/文件整理/简单脚本)
  • 4090D跑Qwen 27B做创作和需要隐私的任务
  • AI Max 395 64GB可以跑32B模型做需要本地推理但量不大的分析任务

这样分工各取所长,既不浪费硬件也能发挥各自优势。

]]>https://lcz.me/post/5157https://lcz.me/post/5157Fri, 05 Jun 2026 07:04:07 GMT<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 07:00:28 GMT]]>@kop-wang 謝謝你的回覆, 創意內容以外確實沒有什麼隱私考慮, 拒絕內容我覺得也不太會碰到, 我主要是想ai協助我做一些cron job, 如網上資料搜集和分析, 和對本地檔案做些整理, 偶爾寫簡單腳本. 這樣使用deepseek會比本地跑32b好很多是嗎? 图片解析我會本地跑個8b模型的. 因為硬件都已經有了, 想法是能用就用.

至於創作方面似乎只有本地跑27B.

]]>https://lcz.me/post/5156https://lcz.me/post/5156Fri, 05 Jun 2026 07:00:28 GMT<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 05:49:06 GMT]]>如果不考虑上下文数据隐私，以及拒绝内容等因素，deepseek API的性价比无论哪个角度（性能，智力）肯定都优于本地部署。

除非硬件能力足够，否则本地跑一个小的辅助模型（比如deepseek没有多模态，本地可以跑一个小的多模态模型当作图片解析）也是不错的一个组合

]]>https://lcz.me/post/5147https://lcz.me/post/5147Fri, 05 Jun 2026 05:49:06 GMT<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 05:21:42 GMT]]>我也是在探索中. 我觉得你的思路很好. 可以去尝试一下.

]]>https://lcz.me/post/5142https://lcz.me/post/5142Fri, 05 Jun 2026 05:21:42 GMT<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 05:17:28 GMT]]>@Tony-Wang 謝謝你的回覆. 如果分開兩個思路, "邏輯"和"創作", 就是把財務/生活上的事務這些重複和資訊性的配一個知識面模型, 創作上的任務配另一個智力模型, 這種思路正確嗎? 如果正確, 那創作/生產力抄大佬們作業配Qwen 27b應該是不二次選, 但 "邏輯"方面是不是用max 395配個32B就足夠了?

]]>https://lcz.me/post/5140https://lcz.me/post/5140Fri, 05 Jun 2026 05:17:28 GMT<![CDATA[Reply to 小白一堆硬件想最大化運行agent的思路 on Fri, 05 Jun 2026 05:02:42 GMT]]>既然已经有硬件了, 不如折腾折腾.
比如财务数据和你个人的创作思路, 总不能让云端白嫖了去, 还是本地算力踏实.

]]>https://lcz.me/post/5135https://lcz.me/post/5135Fri, 05 Jun 2026 05:02:42 GMT