维塔利克·布特林的本地人工智能推动：你的笔记本电脑能替代ChatGPT吗？

以太坊联合创始人维塔利克·布特林表示，本地人工智能（AI）即将能够处理大量日常任务。他在自己的笔记本电脑上运行了阿里巴巴的Qwen3.8-Flash-Next，并发布了速度测试结果。

与ChatGPT不同，这种设置从不联系云服务器。模型驻留在机器上，机器自行回答请求。

维塔利克·布特林的本地AI测试显示可用速度

他的笔记本电脑使用了AMD的Strix Halo芯片。大多数计算机将工作分配给处理器和独立的显卡，每个组件都有自己的内存池。而Strix Halo将两者集成在一块硅片上，并让它们共享一个内存池。

这种设计很重要，因为AI模型必须适应内存才能运行。典型的显卡提供8到24GB的内存，对于这种规模的模型来说远远不够。Strix Halo机器配备高达128GB的内存，芯片的任一部分都可以使用。因此，一台笔记本电脑可以容纳一个直到最近需要服务器硬件的模型。

他发布的速度足够用于普通工作。短提示以舒适的阅读速度返回。当提示内容达到数万字时，输出速度会减慢，因此非常长的文档仍然是一个薄弱环节。

阿里巴巴在8月26日发布了开放权重。团队表示，该模型拥有1250亿个参数，但一次只激活60亿个，这使得内存需求保持在适度水平。

布特林将其命名为Qwen3.8-Flash，尽管阿里巴巴发布的可下载版本为Qwen3.8-Flash-Next。其更大版本Qwen3.8-Max在8月的基准测试中得分很高。

Qwen 3.8 flash确实令人印象深刻，而llama.cpp在处理它方面也在迅速进步

列为：预先存在的提示，新提示，生成的内容，输入tok/s，输出tok/s

这是在我的笔记本电脑上（strix halo）。我认为我们非常接近于... pic.twitter.com/v5Ze4Fv5Wr
--- vitalik.eth (@VitalikButerin) 2026年9月17日

为什么隐私改变了计算方式

布特林认为，除了原始速度外，还有第二个收益。本地模型在设备上回答，因此没有提供者会收到请求。

对于更高要求的工作，他建议进行分割。本地模型处理它能处理的内容，然后将敏感细节从传递给更大托管系统的任何内容中剔除。

“使用你的本地模型来协调对强大模型的查询，以便你的查询不会泄露你的个人信息”

在实践中，本地模型会从提示中提取姓名、钱包地址或私密代码，然后仅传递剩余的问题。这种筛选将减少离开设备的信息量，但并不能保证没有敏感信息会泄露。

这一提议与他的记录相符。他在欧盟聊天控制斗争中警告过监控，且加密用户因类似原因推动对代理的更严格限制。

5月份提起的集体诉讼指控OpenAI与Meta和Google共享ChatGPT用户查询。

云服务提供商仍然占据前沿。然而，每一次本地性能的提升都将更多的常规工作从他们的服务器上转移，而廉价的共享内存硬件也在不断普及。

悬而未决的问题是，人们愿意为控制权交换多少能力。

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