Recientemente, en el círculo tecnológico se está hablando de OpenClaw (apodo de la comunidad “langosta”), muchos amigos me preguntan cuál es la diferencia con ChatGPT, Google AI, DeepSeek o Doubao. Combinando mi experiencia reciente con el Mac Mini M4, hablaré en detalle sobre su posicionamiento, las barreras de implementación y las ventajas y desventajas de sus dos modos de juego principales.
Cuando mi langosta complete el nivel, escribiré un tutorial muy detallado para compartirlo con todos. Este artículo es solo para familiarizarse con el concepto, mis amigos que me conocen saben que Mo Ge está investigando grandes modelos y también trabaja en esta área en una empresa web2. Esta vez, planeo utilizar mi Mac Mini M4 que tengo inactivo en casa.
Uno, ¿qué es realmente la "langosta"? ¿Cuál es la diferencia con ChatGPT/Google/DeepSeek?
En pocas palabras, si comparas la IA con una persona:
ChatGPT / Google Gemini / DeepSeek / Doubao: son cerebros (modelos LLM grandes). Su función principal es pensar, generar texto o código. Viven en el cuadro de diálogo, tú preguntas algo, ellos responden.
Lo que compartí hace un tiempo sobre conseguir un año de Google Gemini Pro por 10 yuanes pertenece al tipo pasivo.
OpenClaw ("langosta"): es manos y pies (marco de agente AI). No tiene inteligencia propia, es un programa que funciona en segundo plano en tu computadora.
Diferencias clave:
ChatGPT solo puede decirte cómo hacerlo, mientras que la langosta puede ayudarte a hacerlo.
La langosta entiende tus instrucciones llamando a la API de su cerebro, y luego controla el navegador para hacer clic en páginas web, leer archivos locales, monitorear Twitter, y enviar y recibir mensajes automáticamente en Telegram/WeChat. Es un empleado digital que está en línea las 24 horas.
Dos, dispositivos de implementación: ¿por qué elegir el Mac Mini M4?
Implementar la langosta requiere una computadora que pueda estar encendida todo el tiempo.
El Mac Mini M4 es actualmente un dispositivo muy ideal, por tres razones:
Bajo consumo (Siempre encendido): la langosta necesita estar en segundo plano 24 horas (por ejemplo, monitoreando dinámicas del mercado de criptomonedas o procesando respuestas automáticas), el consumo en espera del Mac Mini es extremadamente bajo, casi no consume energía, lo que lo hace muy adecuado como servidor doméstico.
Amigable con el medio ambiente: es un sistema Unix, su soporte para entornos de desarrollo como Docker y Node.js es mejor que el nativo de Windows, con menos errores.
Silencioso: funciona en un rincón sin ningún ruido.
Tres, explicación detallada de dos modos de implementación: local vs API (punto clave: equilibrio entre costo e inteligencia).
Este es uno de los lugares donde muchos principiantes suelen caer.
1. Modo de modelo local (Local LLM)
Principio: utiliza la potencia de cálculo de NPU/GPU del propio Mac Mini para ejecutar modelos de código abierto (como Llama 3, DeepSeek-Distill, etc.) como el cerebro de la langosta.
Costo: completamente gratis. Aparte de la electricidad, no se necesita pagar ninguna tarifa de API.
Experiencia en pruebas (Mac Mini M4): no recomendado como principal. Aunque el chip M4 es potente, está limitado por la memoria (memoria unificada) y generalmente solo puede ejecutar suavemente modelos pequeños de 7B o 8B de parámetros.
Antes usé Mac Mini para implementar grandes modelos, pero debido a problemas de configuración, solo pude implementar parámetros relativamente bajos como 7B/8B, así que el modelo parecía bastante tonto, 32B simplemente no podía funcionar, la memoria se llenaba y se congelaba.
Defectos: estos pequeños modelos a menudo malinterpretan, omiten información o producen ilusiones al manejar lógica compleja (como "analizar este largo artículo y resumir tres beneficios clave").
Conclusión: usar un modelo pequeño local para ejecutar la langosta es como contratar a un pasante muy trabajador pero no muy inteligente, muy diligente pero ineficiente.
2. Modo API (Cloud LLM) - altamente recomendado
Principio: el Mac Mini solo se encarga de ejecutar el programa de la langosta (manos y pies), y al pensar, llama a los modelos más potentes en la nube (como Google Gemini 3 Pro, GPT-4o, Claude 3.5) a través de la red.
Costo: requiere pago (pero hay trucos).
Normalmente se cobra por Token (número de palabras), cuanto más uses, más caro será.
Consejos para ahorrar: actualmente, la API de Gemini de Google tiene un nivel gratuito (Free Tier), que es prácticamente equivalente a un uso gratuito y muy rápido para los usuarios individuales que ejecutan la langosta.
Experiencia en pruebas: despegue. La capacidad lógica de los grandes modelos en la nube supera con creces a los pequeños modelos locales. La langosta se vuelve muy inteligente, capaz de ejecutar instrucciones complejas con precisión, escribiendo código y analizando documentos largos de manera muy estable.
Cuatro, resumen y recomendaciones
Si también tienes un Mac Mini M4, no intentes usarlo para resistir el entrenamiento o la inferencia de grandes modelos locales, no funcionará. (Este también lo compré antes para minar 😄)
La forma más inteligente de jugar es:
Usa el Mac Mini M4 como plataforma de lanzamiento. Aprovecha su bajo consumo para que ejecute el marco de programa de OpenClaw 24 horas al día, y luego conecta Google Gemini (costo-efectivo) o GPT-4/Claude (alto rendimiento) en la configuración.
Así tienes el control de la privacidad de los datos (el programa está en local) y la inteligencia AI de más alto nivel (el cerebro está en la nube), esta es actualmente la forma más práctica de implementar un agente de IA.
No sé si todos han entendido hasta aquí, este es un aperitivo y una especie de divulgación, no es un artículo técnico, este año nuevo planeo dominar la langosta, esperen mi tutorial de nivel de niñera.