最近技术圈都在聊 OpenClaw(社区昵称“龙虾”),很多朋友问它和 ChatGPT、谷歌 AI、DeepSeek 或者豆包有什么区别。结合我最近在 Mac Mini M4 上的折腾经历,详细说一下它的定位、部署门槛以及两种核心玩法的利弊。
等我龙虾通关了,会写一篇非常详细的教程分享给大家,这篇大家就当做是普及一下概念吧,熟悉我得朋友们都知道漠哥是研究大模型的,在web2公司也是做这块的,这次我打算把我家里闲置的Mac Mini M4 用起来。
一、 “龙虾”到底是什么?和 ChatGPT/谷歌/DeepSeek 的区别
简单来说,如果把 AI 比作一个人:
ChatGPT / 谷歌 Gemini / DeepSeek / 豆包:它们是大脑(LLM 大模型)。它们的主要功能是思考、生成文字或代码。它们活在对话框里,你问一句,它回一句。
我前一段时间分享的10块钱搞定一年谷歌 Gemini Pro就属于被动型的。
OpenClaw (“龙虾”):它是手脚(AI Agent 框架)。它本身不具备智能,是一个运行在你电脑后台的程序。
核心区别:
ChatGPT 只能告诉你怎么做,而龙虾能帮你做。
龙虾通过调用大脑的 API 来理解你的指令,然后去操控浏览器点击网页、读取本地文件、监控推特、在 Telegram/微信里自动收发消息。它是一个 24 小时在线的数字员工。
二、 部署设备:为什么选 Mac Mini M4?
部署龙虾需要一台能长期开机的电脑。
Mac Mini M4 是目前非常理想的设备,原因有三点:
低功耗 (Always-on):龙虾需要 24 小时挂在后台(比如监控币圈动态或处理自动回复),Mac Mini 的待机功耗极低,几乎不费电,非常适合作为家庭服务器。
环境友好:它是 Unix 系统,对 Docker、Node.js 等开发环境的支持比 Windows 原生要好,报错少。
安静:放在角落里运行没有任何噪音。
三、 两种部署模式详解:本地 vs API(重点:成本与智商的权衡)
这是很多新手最容易踩坑的地方。龙虾的脑子主要有两种来源:
1. 本地模型模式 (Local LLM)
原理:利用 Mac Mini 自身的 NPU/GPU 算力,通过 Ollama 运行开源模型(如 Llama 3、DeepSeek-Distill 等)作为龙虾的大脑。
成本:完全免费。除了电费,不需要付任何 API 费用。
实测体验(Mac Mini M4):不推荐作为主力。虽然 M4 芯片很强,但受限于内存(统一内存),通常只能流畅运行 7B 或 8B 参数的小模型。
我之前用Mac Mini 部署过大模型,因为配置等问题,只能部署参数相对低一些的例如7B/8B,这样模型就会显得很傻,32B的根本就跑不起来,内存打满直接卡死。
缺陷:这些小模型在处理复杂逻辑(比如“分析这篇长文章并总结出三个关键利好”)时,经常理解错误、遗漏信息或者产生幻觉。
结论:用本地小模型跑龙虾,就像雇了一个很勤快但不太聪明的实习生,很勤快但是效率低下。
2. API 模式 (Cloud LLM) —— 强烈推荐
原理:Mac Mini 只负责运行龙虾的程序(手脚),思考时通过网络调用云端的最强模型(如 Google Gemini 3 Pro、GPT-4o、Claude 3.5)。
成本:需要付费(但有技巧)。
通常是按 Token(字数)计费,用得越多越贵。
省钱技巧:目前 Google 的 Gemini API 有免费层级(Free Tier),对于个人用户跑龙虾的用量来说,几乎等同于免费白嫖且速度极快。
实测体验:起飞。云端大模型的逻辑能力远超本地小模型。龙虾变得非常聪明,能准确执行复杂指令,写代码、分析长文档都非常稳。
四、 总结与建议
如果你手里也有一台 Mac Mini M4,不要试图用它去硬抗本地大模型训练或推理,跑不起来的。(我得这台也是之前买来用来挖矿的😄)
最明智的玩法是:
把 Mac Mini M4 当作发射台。利用它的低功耗特性,让它 24 小时运行 OpenClaw 的程序框架,然后在配置里对接 Google Gemini (高性价比) 或 GPT-4/Claude (高性能) 的 API。
这样你既拥有了数据的隐私掌控权(程序在本地),又拥有了最顶级的 AI 智商(大脑在云端),这才是目前 AI Agent 最实用的落地形态。
看到这里不知道大家是否理解了,这篇是开胃菜算是普及,也不是技术贴,这个春节我打算把龙虾搞定,大家等我的保姆级教程吧。
#OPENCLAW #MACMINI #DeepSeek #Gemini #大漠茶馆