LM Studio+Discord机器人：普通人也能月入2万+？拆解实测全流程
一、别人靠AI副业月入2万，你却还在为API费发愁？提到AI副业，很多人第一反应就是“门槛高、要技术、赚不到钱”，要么跟风做AI绘画被割韭菜，要么用云端API做工具，每月光服务费就花上千块，最后竹篮打水一场空。
LM Studio与苹果合作，成功用四台Mac Studio运行万亿参数Kimi K2.6大模型
6 月 20 日，在苹果WWDC 2026期间，LM Studio 与苹果合作在四台 Mac Studio 集群上成功运行起了月之暗面万亿参数大模型 Kimi K2.6，并通过 LM Link 实现从MacBook Neo和 iPhone 的安全远程访问。
本地跑AI模型不踩坑！Ollama/LM Studio/vLLM实测对比,谁是最优解
一、本地AI竟成救命稻草？很多人都听说“本地能跑GPT-4级模型”，但大多只知其然不知其所以然——有人装完工具就卡在CUDA配置，有人跑模型瞬间耗光内存，还有人折腾三天连一句正常回复都拿不到。到底本地跑AI是真省钱神器，还是只适合极客的“自虐游戏”？
我把 Ollama、Unsloth、LM Studio 装一遍，才明白本地大模型卡在哪
一台 128GB 统一内存的 AMD 机器，真跑起来之后的结论，和网上那些"跑分对比"完全不是一回事先说结论，省得你往下翻：Ollama、Unsloth Studio、LM Studio 这三个，根本不是竞品。它们解决的是三个不同的问题，只不过长得像而已。
本地大模型运行终极指南：LM Studio、Ollama、vLLM 到底怎么选
本地部署大模型火了，选错工具白花钱还费时，三款神器到底怎么选？最近身边好多人都在聊本地跑大模型，我也跟风试了试。说实话，一开始真被各种工具搞晕了，LM Studio、Ollama、vLLM，名字都挺像，到底有啥区别？选错的话，显卡白买不说，折腾半天还跑不动。
LM Studio和Ollama实测6款本地AI工具，选错真的后悔(AI手册⑥)
这是「AI实战手册」系列第6篇 没看上篇的，搜"AI实战手册“或点我头像进主页看”量化科普"⚠️ 声明： 本文体验基于作者个人实测，工具版本和功能可能随更新变化，仅供参考。你是不是也遇到过这种情况——好不容易卡买好了、模型下好了，结果装了个工具折腾半天跑不起来？
LM Studio上线LM Link，让iPhone 17等直连Mac本地AI模型
IT之家 6 月 5 日消息，LM Studio 今天（6 月 5 日）更新 Mac 版 Locally 应用，新增 LM Link 功能，用户可直接在 iPhone 上调用 Mac 本地运行的 AI 大语言模型。
旧笔记本搭个「家庭 AI 机房」：Ollama + LM Studio + Open WebUI 实战
很多人以为本地跑大模型得配一张贵显卡、改一堆环境变量、终端敲到怀疑人生。其实 2026 年这套组合已经降到「一个周末能跑通」的门槛：Ollama 当常驻发动机，LM Studio 当模型试衣间，Open WebUI 当全家共用的聊天前端。
私有AI实战05：Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM怎么选？
同样是把大模型部署到自己的电脑上，有人推荐Ollama，有人更喜欢LM Studio，而到了企业级AI应用，又经常听到llama.cpp和vLLM？你现在在用哪个？