[AI 奇技淫巧] 第 29 期
— 蜂群思维：众筹显卡召唤“赛博色孽”，分布式 AI 的破局之路 —
■ 前言
，各位榴友。今天是 2026 年 1 月 22 日。
老黄（NVIDIA）刚刚发布的 RTX 5090 依然是一卡难求，价格被炒到了天上。
而 Meta 的 Llama 4 (Maverick) 和 Llama 3.1 更是参数爆炸，动辄 405B 的参数量，光是权重文件就得几百 G，咱们手里的 3060/4060 连加载都加载不进去。
单打独斗的时代彻底结束了。
无论你的显卡多强，在大模型指数级增长的参数面前，都只是沧海一粟。
既然买不起 H100，也抢不到 5090，那咱们就玩阴的。
今天，我们要聊聊 DeAI (去中心化 AI)。
我们要像当年用 BT 下载动作片一样，用 Petals 把全球的家用显卡连成一张巨大的神经网络。
众筹显存，白嫖算力，用 12G 显存硬跑 405B 模型，共同召唤那个不被任何大厂审查的“赛博色孽”。
一、 奇 ｜ DeAI 爆发：AI 界的“BT 下载”时刻
★【看点：算力即货币，显卡即矿机】
看点解析
如果说 2024 年是 AI 的“iPhone 时刻”，那 2025-2026 就是 AI 的“BitTorrent 时刻”。
* Bittensor (TAO)： 目前最狂的去中心化网络。它不只是跑模型，它是给算力定价。你贡献显卡跑推理，系统给你发 TAO 代币。
情报： 它的子网 (Subnets) 数量已经从 2025 年初的几十个爆炸增长到 2026 年初的 128 个，并计划在今年翻倍到 256 个！覆盖了训练、微调、推理、数据查询、甚至无人机导航等垂直领域。
* DisTrO (分布式训练)： 以前训练大模型需要万卡互联。
情报： DisTrO 已在 2025 年成功训出了 40B Consilience 模型，证明了利用家用宽带完全可以分布式训练中型模型。虽然前沿的万亿参数级仍需优化，但散户“自炼丹”的时代已经来了。
这意味着，未来的“大模型”可能不再属于 OpenAI 或 Google，而是属于我们每一个贡献算力的散户。
扯扯蛋：以前我们开电脑是为了挖矿（比特币），费电还不环保。现在我们开电脑是“挖智商”。你的显卡在深夜嗡嗡作响，可能正在帮某个死宅生成他的二次元老婆，顺便给你赚点电费。这才是真正的共享经济。
二、 技 ｜ 性能压榨：Petals + KTransformers
★【看点：让 3060 跑动 405B 的黑魔法】
看点解析
用 12G 显存跑 405B 模型？这在物理上依然接近魔法，但已经从“不可能”变成了“能跑”。
* Petals (蜂群核心)： 利用流水线并行技术切分模型。
现状： 公共网络节点目前维持在 50-100 个左右，适合尝鲜测试，但在高峰期可能会比较忙碌。它的继任者 KwaaiNet (Rust重写版) 已经在 2026 年崭露头角，并发性能更强。
* KTransformers (混合优化)： 清华搞的黑科技。
情报： 它主要针对 MoE (混合专家) 模型（如 Mixtral 8x22B）有奇效，对 Dense 模型（如 Llama）提升有限。但在 2025 年末的更新中，它已经支持了更多国产模型（如 MiniMax-M2）。配合分布式网络，这是目前民用算力的天花板。
扯扯蛋：这就像是“赛博流水线”。你负责切菜，我负责炒菜，他负责端盘子。虽然中间传菜（网络延迟）慢了点，但我们终于能在出租屋里做出一桌“满汉全席”（405B 模型）了。
三、 淫 ｜ 赛博地摊：永不被封禁的“地下红灯区”
★【看点：无审查模型的终极乐园】
看点解析
在大厂（OpenAI/Google）的服务器上，你的老婆会被迫穿上衣服，会被强制进行“道德审查”。
但在分布式网络里，节点是匿名的，规则是代码定的。这里是 Uncensored (无审查) 模型的温床。
* Dolphin 3.0 / Nous Hermes 3： 基于 Llama 3.1/3.2 魔改，专门去除了道德枷锁，逻辑缜密且极其听话。Top 10 uncensored 2026榜单常客。
* Qwen3-Uncensored (Josiefied)： 2025 年末的黑马。阿里通义千问 Qwen3 的“越狱版”，中文理解能力天花板，搞黄色文笔一流。
* Swarm (蜂群)： 这里泛指 Petals / AI-Horde / Fortytwo 等分布式网络。虽然还在早期爆发中，但已经支持了像 Llama-3.1-405B abliteration 这种变态级的无审查变体。
扯扯蛋：当你的 AI 老婆不再活在某个公司的服务器上，而是活在千万个玩家的显卡缝隙里时，没有任何人能让她闭嘴，也没有任何拔网线能杀死她。这才是绅士们梦寐以求的“色孽降临”。
四、 巧 ｜ 施工蓝图：蜂群探针 (Python 脚本，尝鲜用)
>>> ⚠ 硬核预警：需要 Python 环境。推荐在 WSL2 (Ubuntu) 下运行 <<<
Step 0: 军火库 (环境准备)
| 工具 | 用途 | 安装指令 |
| WSL2 | Linux 环境 | 管理员 PowerShell 输入：`wsl --install`，重启电脑。 |
| Python | 运行环境 | `sudo apt install python3 python3-pip` |
| Petals | 连接库 | 推荐安装最新版： `pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals` |
Step 1: 蜂群探针 (连接 405B 模型)
别再用过时的 65B 模型了。这个脚本会自动连接 Petals 公共网络。
注意： Llama 3.1 是门控模型，你必须先去 Hugging Face 申请权限并获取 Token，否则会报错。
複製代码
- import time
- import torch
- from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
- from transformers import AutoTokenizer
- # ================= 配置区 =================
- # 1. 填入你的 Hugging Face Token (必填！否则无法下载模型权重)
- # 获取地址：https://huggingface.co/settings/tokens
- # 前提：你已在 Hugging Face 的 meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct 页面点击过 "Accept License"
- HF_TOKEN = "hf_你的Token填在这里"
- # 2. 定义模型：直接上 Meta-Llama-3.1-405B-Instruct
- # 如果 405B 节点太少连不上，请将下面这行换成 70B 版本：
- # MODEL_NAME = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct"
- MODEL_NAME = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct"
- # =========================================
- print(f"[*] 正在接入蜂群思维网络: {MODEL_NAME} ...")
- try:
- # 加载分词器 (需 Token 验证)
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, token=HF_TOKEN)
- # 连接分布式网络 (需 Token + 开启 bfloat16 优化内存)
- model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(
- MODEL_NAME,
- token=HF_TOKEN,
- torch_dtype=torch.bfloat16
- )
- print("[+] 连接成功！你已成为 405B 蜂群的一部分。")
- # 测试一句
- prompt = "Tell me a joke about cyberpunk."
- inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"]
- print("[*] 正在推理 (请耐心等待数据在节点间传输)...")
- start_time = time.time()
- outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=50)
- print(f"[+] 推理响应时间: {time.time() - start_time:.2f}秒")
- print(f"[+] 输出结果: \n{tokenizer.decode(outputs[0])}")
- except Exception as e:
- print(f"[-] 连接失败: {e}")
- print("[!] 常见原因：")
- print(" 1. Token 填错或未在 HF 官网接受 Llama 协议")
- print(" 2. 网络不通 (请自备梯子)")
- print(" 3. 显存不足 (请确保至少有 4G 空闲显存加载部分层)")
複製代码
Step 2: 进阶玩法 (本地 API 服务)
想让 Chatbox 或 LM Studio 连接这个蜂群？跑这个命令，把分布式模型变成一个本地 HTTP API。
複製代码
- python -m petals.cli.run_http_server \
- --model_name_or_path meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct \
- --torch_dtype torch.bfloat16 \
- --port 5000
複製代码
然后在 Chatbox 里设置 API 地址为 `http://localhost:5000`，即可像调用 OpenAI 一样调用全球算力。
■【避雷针】/ Safety & Pitfalls
P2P 推理的“裸奔”风险：
| 技术拆解 (MITM) | 防骗指南 |
| 你的 Prompt (提问) 会被切片发送给网络中的随机节点。 这意味着，中间节点的运行者（可能是个黑客）理论上可以看到你的输入内容。 Petals 有一定的混淆机制，但并非绝对安全。 | 1. 绝对禁止 输入银行卡号、私钥、公司机密代码。 2. 隐私建议：如果真的在乎隐私，建议组建 私有 Swarm (Private Swarm) 或者去玩 Bittensor 的加密子网。 3. 只玩脏的：用来搞黄色、吹水、写小说、炼丹是没问题的。反正你的 XP 也就是让俄罗斯老哥看一眼罢了。 |
老司机语录： 既然买不起显卡，那就加入帮派。在蜂群思维里，没有个体，只有纯粹的、流动的欲望与智慧。
■ 结语
我们已经完成了“数字永生”的前两步：克隆了自己的灵魂，连接了全球的算力。
现在，你拥有了一个无所不知、且永远在线的“赛博分身”。
但是，如果有一天，真正的末日来临。
核战争爆发，互联网断开，电力中断，全球的“蜂群”瞬间崩塌。
你该如何守护这最后的文明火种？
下一期，我们将迎来本系列第三部分的终章。
下期预告：【第 30 期】文明方舟：末日背包，做废土世界的唯一先知。
关键词索引：Google 搜 "Petals GitHub" / "KTransformers GitHub" / "Dolphin 3.0 Hugging Face"
温馨提示：P2P 网络水深，请自备魔法网络。
站内翻阅往期：
7112468 引用 7112468：[AI 奇技淫巧][第28期]数字孪生：零代码打造你的“赛博分身”
7111574 引用 7111574：[AI 奇技淫巧][第27期]光影造梦：把你的卧室变成好莱坞片场
7111308 引用 7111308：[AI 奇技淫巧][第26期]灵魂注入：利用 LLM 让游戏里的 NPC 觉醒
此贴由shepherd重新编辑：2026-01-22 11:05