本地模型探索器
运行 interpreter --local 启动交互式设置，可以选择推理服务商、挑选模型、下载新模型。想让更多推理引擎加入，可以向官方仓库提交 PR。
Local III
AI TOOL PROFILE工具资料为开源解释器带来易用的本地模型探索与离线代码解释能力
价格提供一个免费托管的语言模型端点，其余价格官网未公开
平台Web / API
归类其他 AI 工具
收录2024-06-18
复核2024-06-18
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
Local III编辑总结
Local III 是 Open Interpreter 于 2024 年 6 月 18 日发布的重大更新，由超过 100 位贡献者共同开发。它带来一个交互式的本地模型探索器，只需运行 interpreter --local 即可选择推理服务商、挑选并下载模型。更新深化了对 Ollama 的集成，并内置面向 Llama3、Moondream、Codestral 等开源模型的优化配置。此外还引入一个免费托管的可选模型，通过 interpreter --model i 使用，对话会用于训练其自研的开源语言模型。不足之处在于本地运行对硬件有要求，部分功能仍处于实验阶段。
Local III是什么？
Local III 是 Open Interpreter 项目在 2024 年 6 月 18 日发布的一次重大更新，由来自各个时区的超过 100 位贡献者共同开发。它的目标是为普通用户和开发者提供个人化、私密的机器智能访问方式，让本地模型用起来更省心。
这次更新包含多个部分：一个交互式的本地模型探索器，运行 interpreter --local 即可启动；一个免费托管的语言模型端点，通过 interpreter --model i 调用；与推理引擎 Ollama 的深度集成；以及面向 Codestral、Llama3、Qwen 等开源模型的推荐配置。它还提供了本地视觉能力和实验性的本地操作系统模式。
普通用户可以直接用免费托管端点零配置上手；开发者可以把模型的接入、系统消息、示例等写进配置文件，通过 interpreter --profiles 打开配置目录进行定制；团队则可以在离线环境下借助本地模型完成代码解释，把数据留在自己的机器上。
Local III核心功能
免费托管 i 模型
新增一个免费语言模型端点，提供 Llama3-70B，用户无需任何配置即可使用，同时为训练小体积本地模型贡献对话数据。
Ollama 深度集成
通过一条 interpreter --model 命令即可让任意 Ollama 模型获得代码解释能力，命令会抽象掉模型设置步骤，只在你尚未下载模型时才进行下载。
优化模型配置
为 codestral、llama3、qwen 等本地模型提供了调优后的配置，通过 interpreter --profile 指定，也可用 interpreter --profiles 打开配置目录自行修改。
本地视觉能力
发送给本地模型的图像会先由小巧的视觉模型 Moondream 生成描述，同时模型还会接收从图像中提取的 OCR 文本，运行 interpreter --local --vision 启用。
本地操作系统模式
启用本地视觉后，实验性的本地 OS 模式会一并开启，Open Interpreter 可以控制鼠标、键盘并查看屏幕，通过其开源 Point 模型识别图标进行点击操作。
离线更可靠
更新加入了一整套设置，让离线环境下的代码解释运行更加稳定可靠，这是本次更新重点改善的方向之一。
Local III值不值得用？
当你希望在本地或离线环境下使用代码解释能力、又不愿把数据交给云端服务时，Local III 值得一试，它把本地模型的挑选、下载和配置都收进了一个交互式入口，并对 Ollama 和主流开源模型做了推荐设置。当你想立刻获得稳定成熟的产品体验时要留意，本次更新中的本地 OS 模式被明确标注为实验性，本地运行的流畅度也依赖你自己的机器条件。免费托管端点虽然好用，但对话会被用于训练模型，对隐私敏感的场景应优先选择本地模型。
建议选它的情况
- 希望在本地或离线环境运行代码解释、把数据留在自己机器上的用户
- 已经使用 Ollama 并想给本地模型加上代码解释能力的开发者
- 想为 Codestral、Llama3、Qwen 等开源模型快速套用推荐配置的进阶用户
- 愿意用对话数据换取零配置体验、并参与开源模型训练的用户
不建议选它的情况
- 需要成熟稳定、开箱即用的商业级产品体验的用户
- 对隐私敏感、不希望对话被用于训练模型的用户
- 机器性能有限、无法支撑本地模型运行的用户
Local III使用建议
入门先把路子走对
- 先启动本地探索器运行 interpreter --local，在交互式界面中依次选择推理服务商与模型，需要的话直接在界面里下载新模型。
- 零配置试用 i 模型运行 interpreter --model i 调用免费托管端点，无需任何本地部署即可先体验一次代码解释流程。
- 接入已有 Ollama 模型如果你已经装好 Ollama，用 interpreter --model 加上模型库中的模型名，命令会自动省略繁琐的设置步骤。
- 加载推荐配置用 interpreter --profile codestral.py 或 llama3.py、qwen.py，直接套用官方针对这些模型调好的设置。
进阶省时间也省钱
- 自己调一份配置运行 interpreter --profiles 打开配置目录，复制 codestral.py 这样的文件，改模型设置、系统消息和示例，再通过 --profile 加载。
- 为开源模型贡献配置如果你在某款本地模型上调出了更好的设置，可以把配置文件提交到官方的默认配置目录，让其他用户一起用。
- 用视觉模型处理图像加上 --local --vision，图像会先被 Moondream 转成描述并附带 OCR 文本后再交给模型，适合需要读图的任务。
- 谨慎尝试 OS 模式interpreter --local --os 让程序控制鼠标键盘并查看屏幕，该模式被官方标为实验性，建议先在非关键任务上试。
Local III适合谁用？
注重隐私的用户
推荐本地模型让代码与数据留在自己的机器上，适合对数据外流有顾虑的人。
Ollama 用户
推荐已有 Ollama 环境的话，一条命令即可让本地模型获得代码解释能力。
开源模型玩家
推荐官方为 Codestral、Llama3、Qwen 等提供了推荐配置，也欢迎自行修改与贡献。
隐私敏感又用托管端点的用户
有条件免费 i 模型端点会收集对话用于训练，需要先接受这一点再使用。
追求开箱即用的普通用户
有条件本地模式需要自行挑选模型并依赖机器性能，实验性功能也尚不稳定。
Local III优点和缺点
优点
- 由超过 100 位贡献者共同开发，覆盖各个时区
- 提供免费托管的模型端点，可零配置试用
- 深度集成 Ollama，一条命令即可接入本地模型
- 内置 Codestral、Llama3、Qwen 的推荐配置
- 支持本地视觉，可处理图像描述与 OCR 文本
缺点
- 本地操作系统模式仍处于实验阶段
- 免费托管端点的对话会被用于训练模型
- 本地运行的体验依赖使用者自身的机器条件
Local III常见问题
Local III 要花钱吗？＋
本次更新推出的 i 模型是一个免费语言模型端点，用户可以零配置使用。除此之外的定价信息官网未公开，具体以官方页面为准。
当前主力能力是什么？＋
重点在本地模型体验：交互式的本地模型探索器、与 Ollama 的深度集成、面向 codestral、llama3、qwen 的优化配置，以及本地视觉和实验性的本地操作系统模式。
免费托管端点和本地模型该怎么选？＋
想省事就用托管端点，运行 interpreter --model i 即可，但对话会被用于训练开源模型；想保护隐私就用本地模型，通过 interpreter --local 挑选并下载合适的模型。
i 模型用什么？会拿我的对话做什么？＋
该端点提供 Llama3-70B。对话会用于训练其自研的小体积、可在本地运行的语言模型，并在开源模型与训练集之前移除个人身份信息。
怎么给 Ollama 里的模型加上代码解释？＋
运行 interpreter --model 并带上 Ollama 模型库中的模型名即可，这条统一命令会省略所有模型设置步骤，只在你之前没下载过该模型时才下载。
怎么使用官方推荐的模型设置？＋
用 interpreter --profile codestral.py、llama3.py 或 qwen.py 加载对应配置，也可以通过 interpreter --profiles 打开配置目录自行调整。
本地视觉是怎么工作的？＋
发送给本地模型的图像会由小巧的视觉模型 Moondream 生成描述，模型同时还会收到从图像中提取的 OCR 文本，使用 interpreter --local --vision 启用。
国内能不能用？＋
官网未说明地区可用性。免费托管的 i 模型端点属于在线服务，本地模型与 Ollama 集成则运行在用户自己的机器上，具体网络条件请以实际使用为准。
Local III竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Local III本工具 | 4.2 | 提供一个免费托管的语言模型端点，其余价格官网未公开 | 本地模型探索器；免费托管 i 模型；Ollama 深度集成；优化模型配置 | Web / API |
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