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32:20EN → 简体中文本地 AI 究竟适合谁？成本、取舍与混合模式的未来Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 权衡数据控制和自主权，与硬件成本、设置复杂度及推理速度之间的关系。
9:15EN → 简体中文六个开源项目：本地 AI、智能体与 3D 设计Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍运行和训练模型、扩展智能体能力、协同工作、自动浏览以及生成 3D 网格的工具。
5:27EN → 简体中文体验 DeepSeek R1 的方式：托管与本地蒸馏模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 DeepSeek 聊天、Groq 托管的蒸馏版，以及 LM Studio 本地模型。
0:28EN → 简体中文比较三个本地编程模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍一项赞助比较：在工作站上运行 DeepSeek Coder V2、Yi-Coder 和 Qwen Coder。
9:15EN → 简体中文Llama 3.2 增加视觉能力与更小的端侧模型Matthew Berman · Forward Future在一段与 Meta 合作的 2024 年视频中，Matthew Berman 解读该模型系列、工具及一次托管的 1B 模型简短演示。
9:53EN → 简体中文本地测试 Microsoft Phi-3 Medium：编码与推理结果不一Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 MacBook 上运行量化版 Phi-3 Medium，测试编码、算术和推理提示。
10:40EN → 简体中文本地测试 Nous Hermes 13B：推理表现不一与不安全回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在托管和本地硬件上比较一款 2023 年的量化模型，发现其编码、逻辑和安全表现不一致。