大模型

近期混迹在各个编程大模型的交流圈，模型降智是大家吐槽最多的事情。

• 本地台式机部署的都是量化以后的模型，可以说是降智后的版本
• vibe coding 这么热门，有没有可能当前大模型输出的内容，代码是最值钱的产物？

小半个月过去了，国内的 MiniMax，GLM4.6 都付费体验了一波，差距还是存在，cc 工具挺好用的，昨晚折腾前端界面的优化，你懂得，笔者基本不懂前端，vibe coding 以后，才开始接触前端技术栈。国内的大模型没搞定，尝试刚发布的 gemini3，五分钟搞定了，切换到站点的归档页面，你就能看到“书架”。

常年做的后端C++开发，谷歌在这块的影响力太大了，默认谷歌的产品不会太差，大模型前期是落后，不到两年的时间，现在已经追赶上来。

首页的 AI 搜索，百度不知道猴年马月能搞出来，不是说百度不行，是国内的产品没去思考，搜索里面嵌入 AI，最重要的是速度，谷歌做到了。

阿里巴巴（阿里）发布众多大模型，并非简单的“刷数量”，而是一种精心布局的**“模型即服务”(MaaS)生态策略**。这背后有多重考量，可概述为“对内赋能、对外建生态”：

现在用下来并没有哪个大模型特别好，各家都有自己的优势场景。

Ollama 是一个开源的 AI 工具，旨在使用户能够本地运行和部署大型语言模型（LLM）。它的目标是提供一个方便且高效的方式，让开发者可以在本地机器上使用像 GPT 这样的模型，而不需要依赖云端服务。Ollama 支持多种模型，并且专注于优化性能，使得即使是资源有限的设备也能顺畅运行这些模型。