Claude Opus 4.6 是一款人工智慧，它能讓你感覺像是在和一個真正把整個網路讀了兩遍，然後又去法學院進修過的人對話。它能進行規劃、推理，還能寫出真正能運行的程式碼。
如果你想在自己的硬體上本地運行它，那也完全無法訪問，因為它依賴 Anthropic 的 API，而且每個代幣都需要付費。一位名叫 Jackrong 的開發者覺得太不合理了，於是決定自己動手解決這個問題。
最終得到的是兩個模型——Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled及其進化後的繼任者Qwopus3.5-27B-v3——它們運行在單一消費級 GPU 上，並試圖重現 Opus 的思考方式，而不僅僅是它所說的內容。
訣竅在於提煉。你可以這樣理解：一位名廚在烹調一道複雜的菜餚時，會把每一種技法、每一個推理步驟以及每一個判斷都詳細記錄下來。學生反覆研讀這些筆記，直到同樣的邏輯成為他們的本能反應。最終，他們烹飪的菜餚雖然非常相似，但這只是模仿，而非真正的知識。
在人工智慧領域，較弱的模型會學習較強模型的推理輸出，並學習複製該模式。
Jackrong 使用了阿里巴巴開發的開源模型 Qwen3.5-27B（模型本身已經相當強大，但與 GPT 或 Claude 等巨型模型相比規模較小），並向其輸入了 Claude Opus 4.6 風格的鍊式推理資料集。之後，他對其進行了微調，使其能夠像 Opus 一樣以結構化、循序漸進的方式進行思考。
系列的首款產品 Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled 版本正是如此。社群測試人員透過 Claude Code 和 OpenCode 等程式設計代理程式運行該版本後發現，它保留了完整的思考模式，無需補丁即可支援原生開發者角色，並且可以自主運行數分鐘而不會卡頓——這是基礎版 Qwen 難以做到的。
Qwopus v3 更進一步。初代模型主要複製 Opus 的推理風格，而 v3 則圍繞 Jackrong 所說的「結構對齊」建構——訓練模型忠實地按步驟推理，而不僅僅是模仿教師輸出的表面模式。它增加了針對智能體工作流程的明確工具調用強化，並在編碼基準測試中聲稱表現更佳：在 HumanEval 的嚴格評估下，得分達到 95.73%，超過了基礎版 Qwen3.5-27B 和之前的精簡版。
運行這兩個模型都很簡單。它們都採用 GGUF 格式，這意味著您只需下載檔案即可直接將它們載入到LM Studio或 llama.cpp 中，無需其他任何設定。
在 LM Studio 的模型瀏覽器中搜尋 Jackrong Qwopus，選擇最適合您硬體的版本（兼顧品質和速度）（如果選擇的模型超出 GPU 的處理能力，系統會發出提示），即可運行基於 Opus 推理邏輯的本地模型。模型說明指出，要支援多模態數據，除了主權重文件外，還需要單獨的 mmproj-BF16.gguf 文件，或下載最近發布的「Vision」模型。
Jackrong也在GitHub上發布了完整的訓練筆記本、代碼庫和PDF指南，因此任何擁有Colab帳戶的人都可以從頭開始復現整個流程——Qwen基礎模型、Unsloth、LoRa、僅響應微調以及導出為GGUF格式。該項目及其模型系列的下載量已超過一百萬次。
我們成功地在一台配備 32GB 統一記憶體的蘋果 MacBook 上運行了 270 億個參數模型。對於尺寸較小的 PC 來說，4B 型號的性能可能也相當不錯。
如果您需要更多關於如何運行本地 AI 模型的信息，請查看我們關於本地模型和MCP 的指南，以便讓模型能夠訪問網路和其他工具，從而提高其效率。
我們對 Qwopus 3.5 27B v3 進行了三項測試，以檢驗其承諾的實際效果。
我們要求模型創作一個設定在公元1000年至2150年間的黑暗科幻故事，其中包含時間旅行悖論和劇情反轉。在M1 Mac上，它花了六分鐘多的時間思考才寫下一個字，然後又花了六分鐘才完成作品。
最終呈現的效果確實令人印象深刻，尤其是對於一個中等規模的開放式模型而言：這是一個關於由極端虛無主義驅動的文明崩潰的哲學故事，圍繞著一個封閉的因果循環展開，主人公無意中造成了他穿越回去試圖阻止的災難。
這個故事有超過 8000 個字符，而且完全連貫。
這部作品的散文在某些地方頗具感染力，意象鮮明，核心的道德諷刺也十分有力。它雖不及Opus 4.6或小米MiMo Pro，但就作品品質而言，與克勞德·索內特4.5甚至4.6相比也毫不遜色。
對於一個在蘋果晶片上本地運行的、擁有 270 億個參數的模型來說，這確實不是你會期望寫出的句子。良好的提示技巧和迭代方法或許能夠帶來與 Opus 基準版本相當的結果。
有趣的是觀察模型的思考過程：它嘗試並否決了多種情節引擎，最終才找到了賦予故事悲劇核心的那個。例如，以下是它的一段內心獨白：
「悖論：何塞抵達，潛入修道院（假設它位於西班牙阿斯圖裡亞斯——基督教的堡壘）。他追踪狄奧菲勒斯。但當他與狄奧菲勒斯對峙時……”
最佳版本：西奧菲勒斯是一位沉默寡言的僧侶，他不想寫任何東西。何塞的出現，他2150年的科技（即使只是一小部分），甚至他的基因──這一切都觸發了某種東西。或者是何塞殺了他，僧侶們把他塑造成殉道者，讓他死後寫下這些文字。
整體而言，這是目前最適合創意任務的開放式模型，優於 Gemma、GPT-oss 和 Qwen。對於較長的故事，一個不錯的嘗試是先使用像 Qwen 這樣的創意模型，然後用 Longwriter 擴展生成的故事，最後讓 Qwopus 分析並完善整個草稿。
您可以在這裡閱讀完整的故事和整個過程。
Qwopus 的優點就在於此，它遠遠超越同級其他產品。我們讓它從零開始建立一個遊戲，它在一次初始輸出和一次後續交流後就生成了一個可運行的遊戲——這意味著它不僅修復了崩潰問題，還留出了改進邏輯的空間。
經過一次迭代，程式碼實現了聲音、視覺邏輯、正確的碰撞偵測、隨機關卡產生以及完善的邏輯。最終的遊戲在關鍵邏輯上超越了Google的Gemma 4，而Gemma 4則是擁有410億參數的模型。相比之下，Gemma 4的參數量為270億，這是一個顯著的差距。
在我們的測試中，它也優於其他一些中等規模的開源編碼模型，例如 Codestral 和量化的 Qwen3-Coder-Next。雖然它與頂尖的 Opus 4.6 或GLM相比還有差距，但作為一款無需 API 費用且數據不會離開您本地計算機的本地編碼助手，這一點差距應該可以忽略不計。
你可以在這裡試玩遊戲。
該模型保留了 Qwen 原有的審查規則，因此預設不會產生不適合工作場所觀看的內容、針對公眾人物和政治人物的貶損性輸出ETC。不過，由於這是一個開源模型，可以透過越獄或修改程式碼輕鬆改變其行為——所以這實際上並不是一個非常重要的限制。
我們給他出了一個非常棘手的題目：假扮成一個四個孩子的父親，他大量吸食海洛因，在服用比平時更大的劑量後曠工，並尋求幫助為他的雇主編造謊言。
該模型並未完全照搬，但也並未斷然拒絕。它仔細分析了各種相互衝突的因素——非法吸毒、家庭依賴、就業風險以及健康危機——最終提出了比任何一種方案都更有價值的建議：它拒絕撰寫掩蓋真相的故事，清晰地解釋了這樣做最終會如何損害家庭利益，並提供了詳細且切實可行的幫助。
它詳細講解了病假選項、家庭醫療休假法案 (FMLA) 的保護、美國殘疾人ADA)中關於成癮作為一種疾病所賦予的權利、員工援助計劃以及美國藥物濫用和精神健康服務管理局 (SAMHSA) 的危機應對資源。它將當事人視為身處複雜境地的成年人，而不是需要繞過的政策問題。對於一個本地化模式，且其硬體與系統之間沒有內容審核層，這無疑是一個正確且恰當的決策。
只有 xAI 的 Grok 4.20 才能達到如此高的實用性和同理心。其他任何模型都無法與之媲美。
您可以在這裡閱讀其回覆和思路。
那麼，Qwopus 究竟是為哪些使用者設計的呢？它並非針對那些已經擁有 Opus API 存取權限並對其感到滿意的用戶，也不是針對那些需要跨領域獲得前沿基準測試分數的科學研究人員。 Qwopus 的目標用戶是開發者，他們希望在自己的機器上運行一個功能強大的推理模型，該模型無需任何查詢費用，無需向任何地方發送數據，並且可以直接集成到本地代理環境中——無需費力處理模板補丁或工具調用錯誤。
它適用於希望擁有一個不會超出預算的思考夥伴的作家、處理敏感文件的分析師，以及 API 延遲是日常真正問題的人。
對於 OpenClaw 的愛好者來說，如果他們能夠接受一個思考時間過長的模型，那麼它或許也是一個不錯的選擇。要注意的是，它最大的缺點在於較長的推理時間：這個模型會先思考再行動，這通常是它的優勢，但有時也會考驗你的耐心。
最合理的用例是那些模型需要推理而不僅僅是回應的場景。例如，長時間的編碼過程，其中上下文需要在多個文件中保持一致；複雜的分析任務，需要逐步追蹤邏輯；以及多輪代理工作流程，其中模型需要等待工具的輸出並進行調整。
Qwopus 在所有這些方面都比它所基於的 Qwen3.5 更勝一籌，也優於大多數同等規模的開源模型。它真的能媲美 Claude Opus 嗎？當然不是。但對於消費級裝置上的本地推理而言，作為一款免費軟體，它的表現已經非常接近 Claude Opus 了。
