人工智能本地部署
把 Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 等国产开源模型部署到自己的电脑或服务器上，代码、文件和业务资料无需上传给任何外部 AI 服务商。这些模型已能胜任编程、推理和智能体任务，部分场景可与 Anthropic Claude Fable 5.1、OpenAI GPT-6 Astra 等前沿闭源模型一较高下。模型怎么用、能访问哪些数据，全由您决定，业务也不必绑在美国大型 AI 公司的闭源 API 上。
本地 AI 不需要建数据中心
运行 AI 不一定要新建建筑、扩建供电系统，或配套大型冷却设施。对很多企业来说，本地模型可以在现有空间里的工作站或小型服务器上运行。对数据中心的依赖越少，环境负担就越轻；设备多用几年，负担还能再轻一些。
少占土地，少用材料，减轻电网压力
大型 AI 数据中心需要土地、混凝土、钢材、冷却设备和持续的电力供应，还可能需要扩建输电能力。这些环境代价，在模型处理第一个请求之前就已经产生。能在本地运行的任务，就不必再为它添置这一整套基础设施。
本地 AI，一张桌子就能部署
像 NVIDIA DGX Spark 这样的小型 AI 工作站可以接入普通墙插，在使用者身边运行能力出色的开源模型。它需要的是一张桌子，而不是一座新建筑。不必征地破土，占地也远小于专用数据中心。
能在本地跑的，就不必占数据中心
工作放在自己的设备上跑，别处就不必为它新建算力：不用征地，不用上冷却系统，也不用新增电网接入。用的是您现有的电力和空间。设备多用几年，报废后走正规渠道回收，环境负担还能再轻一些。
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 5.1、GPT-6 Astra 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
在公开的独立评测中，Kimi K3 是目前排名最高的开源权重模型，整体表现与 GPT-6 Astra 相当，略低于 Claude Fable 5.1，在前端编程一类任务上排在第一。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 →
DeepSeek V4.1 Flash
深度求索的 DeepSeek V4.1 Flash 是一款混合专家（MoE）模型，总参数 5520 亿，每次推理只激活其中一百多亿，原生支持百万级上下文，采用完全开源的 MIT 许可证，可自由用于商业部署、微调和二次分发。总参数摆在那里，本地部署要备足显存或内存；好在每次只激活一小部分，推理速度并不吃亏。查看 Hugging Face 模型页 →
GLM 5.3
GLM 5.3 在编程和长程智能体任务上比上一代提升明显，智谱称其为目前编码能力最强的开源权重模型。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
一体式 AI 工作站、按需定制的推理服务器，或您已有的设备，我们都会按照负载规模、使用人数和性能要求来选型配置。
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。我们既能沿用您现有的设备和兼容内存，也能让仍然可靠的商用机器继续服役，或按照模型和并发需求配置新硬件。每家厂商都有自己的加速路线：Apple Silicon 用 MLX，NVIDIA 用 CUDA，AMD 用 ROCm，Intel 用 oneAPI。需要跨平台的通用方案时，Vulkan 在这几家上都能跑。
Apple Mac、AMD Ryzen AI Halo、NVIDIA DGX Spark
按原厂参考设计交付的整机：Apple Silicon 的 Mac、AMD Ryzen AI Halo 平台，以及 NVIDIA DGX Spark GB10 与 GB300 工作站。具体选哪一套，取决于模型规模、使用人数和您需要的性能。
定制推理服务器
推理服务器按单定制，加速卡按任务来挑：NVIDIA RTX PRO 6000、AMD Radeon AI PRO R9700 或 Intel Arc Pro B70。数据中心退役下来的推理卡是另一种选择：这类卡通常还有好几年使用寿命，价格远低于全新，也不会给本就紧张的内存市场再添一份需求。
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。
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。
vLLM、SGLang、MLX、MLC LLM 与 llama.cpp
vLLM 和 SGLang 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。
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。