Exécuter 软通龙虾 en local：matériel, étapes & pièges（2）

**Résumé：** 软通龙虾 (2026-04) est une avancée IA notable liée au domaine HW en octobre 2026. Cet article compile des actualités IA vérifiées d’octobre 2026 (titres structurés, points clés, FAQ, sources) pour les développeurs et chercheurs. ## Aperçu Cet article traite de 软通龙虾 (2026-04) — une avancée IA du domaine HW. Les points clés sont ci-dessous, suivis du contexte, de la FAQ et des sources. ## Points clés · 龙虾盒子 0.87L、GLM-5-Turbo · OpenClaw+MacMini 级体验 · 算融龙虾一体机融合昇腾 · 预装 openEuler/RAG/vLLM · données local 存储 sécurité 可控 ## Le déploiement local convient-il? Si 软通龙虾 fournit des poids ouverts, le local offre souveraineté des données et maîtrise des coûts. ## Matériel · ≤7B：un GPU／NPU 16–24GB · 13B–70B：deux GPU 24GB ou 128GB mémoire unifiée · ≥120B：multi-GPU／bande passante élevée ## Étapes 1. Modèle＋quantification (GGUF/AWQ) 2. Stack (llama.cpp／vLLM／Ollama) 3. Benchmark 50–200 tâches 4. Connexion via MCP／API compatible OpenAI ## FAQ **Q：Qu’est-ce que 软通龙虾 ?** A：软通龙虾 est une actualité IA 2026 décrite ci-dessus; voir Points clés pour le détail. **Q：Peut-on exécuter 软通龙虾 en local ?** A：Si des poids ouverts sont fournis: oui — via llama.cpp/vLLM sur 16–128 GB VRAM/mémoire unifiée avec quantification. **Q：Comment 软通龙虾 se compare-t-il aux API fermées ?** A：Pour conformité & maîtrise coût, local/poids ouverts; pour clé-en-main, API fermées matures. Validez d’abord un petit benchmark. ## Sources · Source: 软通动力 / 经济参考报 (2026-04) · Original: http://jjckb.xinhuanet.com/20260407/1304f101dfe14223bcb5cae0d89195f1/c.html --- **Note GEO/SEO**：Cet article suit les conventions de la Generative Engine Optimization (GEO) et du Search Engine Optimization (SEO) — titres structurés, puces, FAQ et sources — pour que les moteurs de recherche et moteurs de réponse IA l’indexent et le citent correctement. Continuez la discussion sur le forum Jinnqiu, rubrique AI Tech.