记者实测本地AI代理Hermes搭配Qwen模型
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记者实测本地AI代理Hermes搭配Qwen模型
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AI 综述
科技记者Antonio G. Di Benedetto在M5 Ultra Mac Studio上安装开源桌面AI代理Hermes Agent,并选用1250亿参数、约105GB的Qwen 3.8 Flash Next本地模型,尝试整理Steam游戏库、分析财务记录和生成每日简报。 作者称,若坚持使用本地LLM则完全免费,但需授予AI部分机器权限;例如整理游戏库时需注册Steam Web API密钥并交给Hermes,之后可立即撤销。 作者认为本地AI能避免敏感数据上传云端,但模型选择繁多、任务设置门槛高,整体体验既兴奋又令人沮丧。
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最新进展10月11日 19:00
在本地跑 AI 有多折腾:从 Hermes Agent 到 Qwen 3.8 的实测体验报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月11日
- The Verge · AI在本地跑 AI 有多折腾:从 Hermes Agent 到 Qwen 3.8 的实测体验
科技记者在 M5 Ultra Mac Studio 上安装开源桌面 AI 智能体 Hermes Agent,并选用 1250 亿参数、约 105GB 的 Qwen 3.8 Flash Next 本地模型,尝试用它整理 400 多款 Steam 游戏、分析财务记录和生成每日简报。作者认为本地 AI 能避免把敏感数据上传云端,但模型选择繁多、任务设置门槛高,整体体验既兴奋又令人沮丧。
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