Vitalik Buterin 的本地 AI 推動：你的筆記型電腦能取代 ChatGPT 嗎？

以太坊共同創辦人 Vitalik Buterin 表示，本地人工智慧 (AI) 已經接近能夠處理大量日常任務。他在自己的筆記型電腦上運行了阿里巴巴的 Qwen3.8-Flash-Next 並發布了速度結果。

與 ChatGPT 不同，該設置從不聯繫雲伺服器。模型位於機器上，機器自行回答請求。

Vitalik Buterin 的本地 AI 測試顯示可用速度

他的筆記型電腦使用 AMD 的 Strix Halo 晶片。大多數電腦將工作分配給處理器和獨立的顯示卡，每個都擁有自己的內存池。Strix Halo 將兩者放在一塊矽片上，並讓它們共享一個內存池。

這種設計很重要，因為 AI 模型必須適合內存才能運行。典型的顯示卡提供 8 到 24 GB 的內存，對於這種大小的模型來說，這太少了。Strix Halo 機器配備多達 128 GB 的內存，晶片的任一半都可以使用。因此，一台筆記型電腦可以容納一個直到最近需要伺服器硬體的模型。

他發布的速度足以應對普通工作。短提示以舒適的閱讀速度返回。當提示長達數萬字時，輸出速度會減慢，因此非常長的文檔仍然是弱點。

阿里巴巴於 8 月 26 日發布了開放權重。團隊表示，該模型擁有 1250 億個參數，但一次僅激活 60 億個，這使得內存需求保持在合理範圍內。

Buterin 將其命名為 Qwen3.8-Flash，儘管阿里巴巴發佈的可下載版本為 Qwen3.8-Flash-Next。其較大的兄弟版本 Qwen3.8-Max 在 8 月的基準測試中獲得了強勁的分數。

Qwen 3.8 flash 確實令人印象深刻，而 llama.cpp 在處理它方面也在迅速進步

列為：預先存在的提示、新提示、生成的內容、輸入 tok/s、輸出 tok/s

這是在我的筆記型電腦上（strix halo）。我認為我們非常接近於... pic.twitter.com/v5Ze4Fv5Wr
--- vitalik.eth (@VitalikButerin) 2026 年 9 月 17 日

為什麼隱私改變了計算方式

Buterin 認為，除了原始速度外，還有第二個收益。本地模型在設備上回答，因此沒有提供者會收到請求。

對於更高要求的工作，他建議進行分割。本地模型將處理它能處理的內容，然後將任何傳遞給更大托管系統的敏感細節剔除。

"使用你的本地模型來協調對強大模型的查詢，以便你的查詢不洩露你的個人信息"

在實踐中，本地模型將從提示中提取姓名、錢包地址或私密代碼，然後僅傳遞剩餘的問題。這種篩選將減少離開設備的內容。它不會保證沒有敏感信息會洩漏。

這一提議與他的記錄相符。他在歐盟聊天控制鬥爭中警告過監控，並且加密貨幣用戶因類似原因推動對代理的更嚴格限制。

5 月提起的集體訴訟指控 OpenAI 與 Meta 和 Google 分享 ChatGPT 用戶查詢。

雲服務提供商仍然擁有前沿技術。然而，每一次本地性能的提升都將更多的例行工作轉移出他們的伺服器，而便宜的共享內存硬體也在不斷擴散。

未解的問題是，人們願意為控制權交易多少能力。

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