登录OpenClaw 跑在 Mac mini 还是 Linux VPS？我实测两周后的真实结论
同样的 OpenClaw，同样的工作流程，我分别在 Mac mini 和 Linux VPS 上运行了两周。本文从权限、网络、稳定性和长期运行等角度，聊聊为什么我最终更倾向于把 OpenClaw 部署在 VPS 上，以及不同使用场景下该如何选择。
终于有这样的工具了，帮你从 500 多款大模型中，1秒测出：你的电脑能跑哪些 AI 大模型。
目录
llmfit 是什么？
llmfit 是一款 TUI 程序（终端图形界面），它可以自动检测你的电脑 CPU、GPU、内存，从 500+ 款大模型中，列出当前硬件条件下能运行的大模型，并显示：
- 模型评分
- 推理速度（tok/s）
- 内存占用
- 上下文长度
- 模型用途
等等，一目了然。
运行后界面这样的，真的一秒出结果：
llmfit 会根据当前硬件配置，列出适合运行的模型列表，方便用户快速挑选。
一些使用技巧
大模型数量非常多，llmfit 里能看到的有将近 500 款，我们可以通过快速筛选，来寻找模型。
比如：按下大些的 P，会出现提供商筛选，再按 a 取消全选，然后选择 Alibaba，就能快速筛选出 Qwen 模型：
接下来可以根据这些信息进一步选择：
- Ctx：上下文长度
- Score：模型综合评分
- Use Case：用途（聊天 / 编码 / 通用）
选中模型后，按 回车 查看详情：
例如，直接搜索模型名称：qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8
就可以找到模型对应的地址了，比如：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8
用起来还是非常方便的。
获取
本地模型的优势
隐私
本地模型最大的优势，是隐私。你一定要知道：你输入到云端大模型里的任何内容，模型提供商都能够看到。
即使对方承诺：
- 不记录数据
- 不用来训练模型
但从技术上来说，它确实能拿到你输入的任何数据。
因此，如果涉及：
- 公司内部资料
- 代码
- 文档
- 私密内容
就只能选择本地模型。
成本
云大模型通常是：按 token 计费，或者按调用次数收费，使用频繁的话，费用会越来越高，比如 OpenClaw，消耗的 Token 数量十分惊人。
而本地模型：一次下载，长期使用。
运行成本只有：电费。
不限次数，不限调用。
不联网 & 无限制
还有一些实际体验上的优势：
- 离线可用：没有网络也能运行
- 内网可用：适合公司环境
- 没有使用限制：想怎么用就怎么用
如何部署本地模型
青小蛙觉得，如果是第一次部署模型，从 Ollama 开始，直接在客户端里下载模型就行了：
另外还能试试：
- Ollama
- LM Studio
- llama.cpp
基本上都能很方便地运行本地模型。
最后，希望你有足够的内存 
原文：https://www.appinn.com/llmfit/
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