人工智能本地部署
把 Kimi K3、Qwen 3.6、GLM 5.2 等国产开源模型装到自己的电脑或服务器上，代码、文件和业务资料不用上传给外部 AI 服务商。这些模型已经能胜任编程、推理和智能体任务，部分场景可与 Anthropic Claude Fable 5、OpenAI GPT-5.6 Sol 等前沿闭源模型较量。模型怎么用、能访问什么数据，都由您决定，也不必把业务绑在美国大型 AI 公司的闭源 API 服务上。
国产开源模型，能力和控制权都要
如今的国产开源模型已经能处理复杂编程、推理和智能体任务。Kimi K3 等模型在部分评测和实际场景中可与 Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 竞争，不过每款模型各有所长，最终效果仍取决于任务、版本、量化方式、硬件和工作流配置。
Kimi K3
根据月之暗面公布的评测，Kimi K3 在长程编程和复杂工程任务中可与 Claude Fable 5 竞争，部分测试结果高于 GPT-5.6 Sol。模型开源后可以完整部署到您的硬件上，不用调用美国大型 AI 公司的闭源 API 服务，也不用把业务资料交给外部服务商。查看 Hugging Face 模型页 →
Qwen 3.6
阿里通义千问 Qwen 3.6 擅长中文、编程、数学和工具调用。模型在本地运行后，上下文、工具链和使用规则都由您掌控，不会因为外部服务商调整 API 配额、内容策略或账号权限而突然受限。查看 Hugging Face 模型页 →
GLM 5.2
GLM 5.2 适合复杂工程和长程智能体任务，部分能力可与前沿闭源模型竞争，同时保持开源。本地部署后，不再按 Token 向模型服务商付费，也没有云端速率限制，业务上下文更不用发送给外部 API。查看 Hugging Face 模型页 →
大模型就跑在您自己的设备上
现有的 Apple、Intel、AMD 或 NVIDIA 设备都可以利用。我们会按照模型大小、使用人数和速度要求，判断继续使用现有硬件，还是配置新的工作站或服务器。
从工作站到多 GPU 服务器
个人使用可以从一台工作站开始，团队使用则可部署带多张 GPU 的服务器。我们既能利用您现有的设备，也能按照模型和并发需求配置新硬件。
Linux、Windows 与 macOS
Linux、Windows 和 macOS 都能运行本地大模型，包括 Apple Silicon 工作站、裸机服务器和虚拟机。对保密要求高的环境，还可以部署成完全离线或物理隔离的系统。
Apple、Intel、AMD 与 NVIDIA
Apple Silicon 可使用 MLX 与 Metal，AMD 可使用 Vulkan 与 ROCm，NVIDIA 可使用 CUDA，Intel 平台也有相应的处理器和加速方案。我们会根据现有硬件选择量化、切分和加速方式，也可以推荐适合目标模型的设备。
把模型装好、跑稳、管起来
底层引擎负责让模型高效运行，管理工具负责下载、切换、更新和提供本地 API。我们会根据设备、模型和使用人数配好整套软件，不需要您自己逐项研究。
vLLM、MLC LLM、llama.cpp 与 MLX
vLLM 适合多人同时使用，MLC LLM 会针对不同设备优化运行环境，llama.cpp 能在多种硬件上运行量化模型，MLX 则专为 Apple Silicon 优化。我们会按模型、操作系统、硬件和使用人数选择合适的引擎。
LM Studio、Ollama 与 Lemonade
LM Studio 提供直观的桌面界面，Ollama 适合用命令行管理模型并提供 API，Lemonade 则简化本地安装和 AMD 加速。它们让模型下载、切换、更新和接入现有软件都更省事。
让本地模型真正干活
模型装好只是第一步。我们会把它接入对话界面、内部资料、代码仓库和业务工具，让它成为能安全使用的知识助手、编程助手和自动化智能体。
私有对话与内部知识库
Open WebUI 提供类似常见 AI 聊天工具的界面，也能为不同用户设置权限。经过授权后，本地模型可以读取内部文档、代码仓库、向量数据库、业务工具和私有记忆，而这些资料不用发送给外部模型服务商。
编程助手与业务智能体
通过 OpenAI 兼容 API，OpenClaw、Hermes、Claude Code、Codex 和内部业务工具都能调用您自己的本地模型。原有流程可以逐步从云端 AI 切换到本地，不必推倒重来。
给智能体划清边界
我们会防范提示词注入，只开放完成任务所需的最小权限，并配合沙箱、允许列表、审计日志和重要操作人工确认。这样既能让智能体自动完成工作，也不会让它随意访问其他系统。
想把大模型装到自己的设备上？
说说您现有的设备、想用的模型和要解决的问题，我们会为您规划合适的本地部署方案。