國產版Ollama來了，Clawdbot終于不只屬于Mac和英偉達

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這幾天，AI 圈的頭號 C 位莫過于這只「龍蝦」：Clawdbot（現在得叫它 OpenClaw 了），它幾乎把一群開發者折騰得徹夜難眠。

為什么它這么火？因為和以前那些只會陪聊的 Chatbot 不同，Clawdbot 是個真正的「實干派」：它能接管你的電腦，在你睡覺時通宵寫代碼、修 Bug，甚至背著主人手搓出一套語音功能。

更魔幻的是，隨之誕生的 AI 社交平臺 Moltbook 徹底刷屏了。在這個「AI 版 Reddit」上，150 萬個 Agent 正通過自創語言和共謀進化，建立起背離人類掌控的獨立機器社會與文化。

這聽起來很酷，但隨之而來的是「隱私的裸奔」與「錢包的哀嚎」。

當 Clawdbot 這樣的 Agent 全面讀取你的屏幕、掃描你的文件，并在后臺瘋狂消耗昂貴的 API 額度時，很多開發者早就開始思考一個問題：Agent 雖好，難道我們以后的一舉一動都要通過云端計費嗎？

這催生了另一個巨大的需求：Local Agent（本地智能體）

但在這一波浪潮中，算力并不是唯一的門檻。以 Clawdbot 為例，當前社區主流方案主要圍繞 macOS 與 NVIDIA GPU 生態展開，這與 Ollama、llama.cpp 以及相關 Agent 工具鏈的成熟度密切相關。

相比之下，盡管華為昇騰、燧原等國產算力已經具備運行大模型的能力，但在通用 Agent 工具鏈與社區生態適配方面仍存在明顯差距，這使得部分開發者難以直接參與到當前主流的 Agent 實驗與應用中。

難道手握國產算力的開發者，只能眼巴巴看著這場狂歡嗎？當然不是。

國產顯卡其實從來不缺「肌肉」，缺的只是一把趁手的「兵器」。如果說 Clawdbot 解決了「AI 怎么干活」的問題，那么我們今天要聊的這個工具，就是來解決「AI 在哪干活」的問題。

2 月 2 日，清昴智能發布玄武 CLI 開源版本。

你可以把它簡單理解為「國產版 Ollama」，它旨在抹平硬件架構的差異，讓基于國產卡的大模型部署進入「零門檻時代」。不需要復雜的環境配置，5 分鐘啟動模型服務，這不僅是企業降低部署成本的利器，更是每一位開發者激活手邊國產算力的鑰匙。

玄武 CLI 開源傳送門：

• 玄武 CLI GitHub 倉庫：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli
• 玄武 CLI Gitcode 倉庫：https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli

別急著下單 Mac mini，你機箱里的「國貨之光」其實早就準備好了。

開發者到底在和什么戰斗？

進入 2026 年，隨著 DeepSeek、Kimi 等高性能開源模型的成熟，AI 推理形態正在從以云端為中心，逐步向本地與邊緣側擴展。出于對數據隱私（金融代碼、醫療數據）和低延遲 Agent 交互的需求，本地化推理正在成為清晰可見的趨勢。

在 NVIDIA 和 Apple Metal 生態中，Ollama 憑借「一個二進制文件、一行命令」的極致體驗，成為最具代表性的本地推理工具之一。然而，這種統一而簡潔的使用方式，并未真正惠及中國主流國產算力用戶。

盡管國產芯片在硬件指標上已具備相當競爭力，但在軟件生態層面仍存在明顯斷層：工具鏈割裂、算子覆蓋不足、社區適配滯后，正讓開發者陷入一種新的焦慮：算力在手，卻用不起來

• 一張卡，一套世界觀

與 CUDA 近乎統一的格局不同，國產芯片架構呈現出「百花齊放卻互不相通」的態勢。華為的 CANN、摩爾線程的 MUSA，以及各家自成體系的工具鏈彼此獨立。

對開發者而言，每更換一張卡，幾乎意味著重新學習一套構建系統。由于上游社區難以維護如此多且雜的后端分支，國產卡用戶往往只能依賴功能滯后、穩定性不足的非官方適配版本。

• 從入門到放棄的「配置長征」

想在國產卡上跑通一個高性能模型？往往是一場耐心與運氣的雙重考驗：

驅動、固件、Toolkit、算子包必須嚴格對齊，錯一個版本號就報錯；少配一個環境變量，程序就可能當場崩潰；即使使用 Docker，也無法像 NVIDIA 那樣--gpus all一鍵搞定，而是要手動透傳多個復雜設備節點。

• 新模型「水土不服」

更具挑戰的是，新一代模型架構（如 MoE、FP8 量化）在國產環境中往往缺乏成熟的高性能算子支持，，容易觸發非最優執行路徑，導致推理性能大幅下降。當遭遇模糊錯誤碼時，開發者往往無從查證。

這就是行業的真實切面：開發者想要的是「5 分鐘啟動服務」，現實給的卻是「5 天還在配環境」。行業迫切需要一個能夠抹平底層硬件差異、統一上層使用體驗的中間層工具。

玄武 CLI：

國產算力的 Ollama 來了

如果說 Ollama 的成功來自「讓 GPU 消失在用戶視野中」，那么玄武 CLI 的目標則是「讓國產 GPU 的差異性也消失」。

它關注的重點并不是單純「能否運行模型」，而是如何在復雜的國產芯片生態中，提供一種更統一、更穩定的部署與調用體驗。

玄武CLI的架構圖。

國產原生適配：一鍵搞定，告別配置噩夢

在國產算力生態中，最大的痛點來自芯片架構的高度碎片化。不同廠商、不同型號，對應不同驅動、不同推理引擎與參數組合，部署往往意味著反復查文檔、改配置、踩坑調試。

玄武 CLI 的核心價值之一，就是把復雜性收斂到系統內部：它能夠自動識別華為昇騰全系列、沐曦、燧原等多款國產芯片

對用戶而言，不再需要理解底層架構差異，也無需手動調參調環境，真正實現「零調試部署」，從根本上降低國產芯片的使用門檻。

零門檻上手：1 分鐘部署，無縫兼容無壓力

在使用體驗上，玄武 CLI 走的是與 Ollama 同一條路線：極簡、快速、低學習成本。用戶無需安裝 Python 或復雜依賴，只要基礎驅動就緒，解壓即可運行，最快 1 分鐘啟動服務。

• 服務啟動

一切始于一行簡潔的命令xw serve。無需復雜的環境變量配置，系統直接完成運行時配置初始化與全局端口分配，喚醒后臺守護進程。

• 模型交互

模型運行同樣絲滑。通過xw run命令，系統能直接檢測實例狀態。若模型已就緒，即可秒級進入 Chat 會話模式，直接開始問答交互。

• 模型下載

對于本地未獲取的模型，告別繁瑣的權重文件手動搬運與路徑映射。通過xw pull，自動完成模型權重與配置文件的拉取，提供清晰的進度驗證。

玄武 CLI 目前已原生支持包括DeepSeek、Qwen3、GLM-4.7、MiniMax 2.1等在內的數十款主流模型，并在今天已完成 GLM-OCR 的 Day0 適配，覆蓋從端側輕量級到千億參數旗艦級模型。

• 實例啟動

得益于底層的極致優化，在執行xw start啟動實例時，系統能夠自動調配 vLLM 等高性能后端。實測數據表明：即便是 32b 規模的模型，玄武 CLI 也能在 30 秒內完成啟動。這個時間內，系統會自動完成模型切分、顯存加載，并成功啟動推理引擎。

同時，玄武 CLI 在命令層面與 Ollama 高度一致（如xw pull/run/ls/stop），意味著會用 Ollama 就能直接上手玄武，幾乎沒有遷移成本。在應用層，它兼容 OpenAI API 接口，LangChain、LlamaIndex 以及各類 IDE 插件只需改一行 API 地址即可接入，無需重構原有應用棧。

在穩定性設計上，玄武 CLI 采用獨立子進程架構，即使單個模型或任務出現異常，也不會影響整體服務，既適合個人開發者的輕量使用，也滿足企業級穩定運行需求。

高性能與全保障并行：多引擎覆蓋，風險提前規避

玄武 CLI 內置自研的清昴核心推理引擎 MLGuider，在性能層面提供穩定保障，同時支持多種推理引擎并行兼容。這種設計一方面可以覆蓋更廣、更新的模型版本，另一方面也避免對單一引擎的過度依賴，從工程角度提前規避風險。

推理服務流程圖。

多引擎并存，本質上是對兼容性與性能的雙重極致優化。玄武 CLI 通過智能調度內置的 MLGuider 等引擎，能夠深入芯片底層進行算子級調優，最大限度釋放國產硬件算力。這種既保高性能推理、又顧模型多樣性的策略，真正解決「國產卡能用但不好用」的核心問題。

同時，玄武 CLI 支持完全離線運行，不依賴云端服務，在國產芯片上即可完成模型管理與推理任務，適合對數據安全和穩定性要求較高的場景。

熱門產品聯動：拓展本地 AI 應用場景

在應用生態層面，玄武 CLI 并不只是一個「模型啟動器」，而是一個本地 AI 能力的底座。它可以與 Clawdbot 等熱門本地 AI 工具聯動，為這些產品提供低門檻的模型部署與調用能力，使自動化任務與智能應用更容易落地。

這種聯動模式意味著，開發者不必重復解決模型部署問題，而可以把更多精力放在上層應用與業務邏輯上，從而放大本地 AI 工具的整體價值。

為什么是他們？

玄武 CLI 的強大，源自其背后深厚的技術積淀。

清昴智能是一家專注于芯片適配和模型-框架-算子聯合調優的全面領先 AI Infra 企業。創始團隊來自清華大學計算機系，匯聚了來自斯坦福、新國立、愛丁堡大學以及華為、阿里、AMD 等全球頂尖機構的 AI 精英。

創始人關超宇小學到大學 2 次跳級，15 歲進入本科，21 歲獲得清華大學特獎、西貝爾學者等一系列殊榮，22 歲放棄華為天才少年、阿里星等大廠 offer，選擇攜手導師朱文武教授和前華為英雄個人和極客開發榮譽獲得者姚航聯合創業。他們不僅懂軟件，更懂底層的芯片微架構以及如何攻克國產軟件生態難題。

成立 3 年，即獲得華為哈勃的戰略注資，以及多家國內一線基金的上億元財務投資。這不僅證明了其技術價值，更意味著其與國產芯片廠商有著深度的原廠級合作關系，能夠第一時間獲取底層驅動支持。

清昴智能并未止步于 CLI 工具。以自研的異構推理引擎MLGuider為核心，公司構建了從底層芯片到上層框架以及 Agentic AI 的全棧能力，致力于構建 AI 2.0 時代軟件基礎設施，為企業智能化轉型和 AGI 實現打造堅實底座。

玄武 CLI 正是這一龐大技術愿景在開發者側的「尖刀」產品，旨在通過極致的易用性打開市場缺口，構建生態護城河。

結語

技術，終究是要為人服務的。

過去幾年，國產顯卡用戶面對的并非性能問題，而是生態問題：驅動、框架、工具鏈之間的割裂，使大量潛在算力長期處于「不可用狀態」。

玄武 CLI 的出現，或許不能立刻讓國產生態「拳打英偉達，腳踢蘋果」，但它至少做到了一件事：把梯子遞到了墻邊。

它讓開發者不必再充當「環境配置員」，而能重新回到創造本身；也讓那些躺在機箱里吃灰的國產顯卡，重新開始發熱、計算，參與到真實的 AI 實踐之中。

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• 玄武 CLI GitHub 倉庫：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli
• 玄武 CLI Gitcode 倉庫：https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/RZhyl0rVTkZCV-cJ2ndAAw