把 Muse 的大脑换成本地 Qwen，实现「无限 token」
国内开发者用 Tailscale 加本地 Qwen 替换云端助手 Muse 的模型，绕开 API 额度和限频，成本只剩电费，全程不用写代码。
真牛逼，还得是国内的开发老哥，Muse和Grok bot无限token的玩法都给搞出来了哈哈哈， 实践哥把云端助手 Muse 的大脑，换成了自己电脑上跑的开源模型 Qwen，从此不看 API 额度，不管限频，他管这叫真正的无限 token，成本只剩大约五毛钱电费，机器 24 小时不停干活。 很多人估计都遇到过，如果走 OpenRouter 的免费请求，一千次很快踩光，然后冷却二十四小时，刚跑到兴头上被掐断，重度用的人，账单和额度轮流折磨，老哥一狠心，把大脑搬回了自己家。 做法简单到离谱，全程不用写代码，跟 Muse 说两句话就行， 第一步，说登录 tailscale，这个工具把几台设备拉进同一个私人网络，云端助手能安全找到家里的电脑，又不用在公网开端口， 第二步，告诉它，Pi 用本地 Qwen 的 Tailscale 地址，access_token 填你的令牌，设成默认模型，完事。 这里有个真正的变化，以前接本地模型，要懂部署，网络，接口，现在这些活 AI 自己干，你只要会把需求说清楚，会配置正在被会说话替代，基础设施的门槛，被一句话一句话拆掉。 会用的人，不会把所有活塞给本地模型，量大，重复，不心疼的杂活，交给这块五毛钱的大脑，真正难的关键任务，再调最强的云端模型，一个随叫随到的实习生团队，加一个平时不麻烦的顶级专家，这才是 AI 员工能 7x24 小时跑起来的配置。 最后也说句实在的，无限 token 不等于无限能力，本地模型通常打不过最强云端，五毛钱是实践哥按自己设备算的，显卡，电费，机器常开都是钱，令牌和私网只开这一个用途，想让 AI 一直替你上班的，先照着两步打通链路，再谈它能干多少活。 https://x.com/MinLiBuilds/status/2108936000508661827/video/1
这条是引用着另一条写的：x.com/minlibuilds/status/2108936000508661827