我把自己写过的两篇长文丢进 inbox，然后让一块边缘 AI 板子慢慢嚼。21.7 分钟后，它交出 72 条论断、38 个实体、60 条关系，全部落进一个 SQLite 文件。整个过程没有联网，数据一寸都没离开那块板子。
板子上跑的是一个 4B 的本地模型。我拿它做的事，是给个人知识库当编译器：把非结构化的资料，持续编译成人和 Agent 都能直接用的 Context。同一套代码，我也接上云端的前沿模型跑了一遍做对照——两边跑完，结论有点出乎我的意料：慢 2.6 倍的那一边，质量只差一档；而它换来的是零成本、离线、数据不出板。
当 Muse 们把助理跑在云上，你的数据该放在哪里？
本地 4B 与云端前沿模型的三项对照：指标只差一档，代价却完全不对称——右列的每一分领先，都要用联网、按量付费和数据出板来换
一、Muse 很火，但火的方向有点让人不安
9 月 8 日，Meta 发布了个人 AI Agent Muse：能收发邮件、订机票、网购、管日程，几天内冲上美区 App Store 榜首，随后登陆 Mac。它背后是一整套云端架构——每个用户一个专属云虚拟机，模型是 Meta 的 Muse Spark。OpenAI 随即用 Dots 应战，Instinct 等新玩家也在猛冲融资。
热度之下，争议也在发酵：有用户发现 Muse 读取了自己没有授权的消息，有人被它在 Facebook Marketplace 上泄露了地址。更现实的是企业侧——「数据不出域」是硬约束，把邮件、日历、聊天记录交给云端 Agent，很多公司根本过不了合规那关。
于是形成了一个清晰的空档：云助理把能力做到了极致，但「数据留在自己盒子里」的版本，迟早会有人做。 我的判断是：带本地算力的「硬」桌面个人助理一定会出现，并且会流行。
问题是：本地算力够吗？我手里正好有一块 299 美金的 Arduino VENTUNO Q（Qualcomm Dragonwing IQ8，Hexagon NPU 40 TOPS，16GB 内存，跑 Ubuntu 24.04），于是拿它做了一个实测。
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