派评 | 近期值得关注的 App

Vimpo：把视频下载、双语字幕与 AI 剪辑一起完成 欢迎收看本期《派评》。你可以通过文章目录快速跳转到你感兴趣的内容。如果发现了其它感兴趣的 App 或者关注的话题，也欢迎在评论区和我们讨论。 @化学心情下2 ：随着 AI 的普及，不少朋友或多或少都在自己的电脑上用起了各种 AI agent 来提高效率。不过市面上的 AI agent 几乎都是基于云端提供的模型能力，必须连接互联网才能使用大模型的推理能力。 如何用自己的电脑来运行大模型呢？动手能力不错的朋友或许习惯通过 Ollma 下载管理模型然后本地调用，但对一般使用者而言，有没有简单易懂的本地化模型部署方案呢？ Local Code 是一款适用于 Mac 平台的、本地优先的 AI Agent 工具，相比专业的模型部署工具 Ollma，Local Code 专注于为 Mac 设备提供最优解——应用一共就提供三种本地模型，初始化时会根据设备配置匹配最合适的本地模型，比如笔者的 M4 处理器的 Macbook Air 因为仅有 16GB 运存只能选择最低阶的 Qwen 3.8 27B，选好模型、下载好模型文件并完成设置后，就可以进入到 Local Code 的主界面了。 Local Code 在功能上和市面主流 AI Agent 工具并没什么太大的差距，你可以通过侧边栏中的项目文件夹来展开对话，对话支持添加图片、文档等附件，也可以使用语音方式交互；最左侧也可以对插件进行微调，比如在设置中可以选择使用设备端的模型还是云端模型，推理强度可以根据机器本身的性能调整，我这里因为性能较弱直接拉到低，至于思考预算同样也需要根据本地机器性能来选择。插件设置中还有是否启用一些权限或者功能的选项，说实话比起成熟的商业化 AI Agent 工具差距可能不是一点半点。 在侧边栏的芯片按钮中，你还可以对模型进行调整，比如是否预热、空闲多久后卸载模型、是否为 8bit S 模型使用 Apple Neural Engine 等。不清楚的话保持默认就可以。 实际模型吞吐效果方面，我这里因为设备配置一般所以体验差强人意，采用高思考模式一个简单的 GitHub 项目分析可能要接近 1 个小时，令牌生产速度几乎是个位数；简单文本总结任务中速度略快但令牌生产速度也只有几十，可见基于消费级硬件 NPU 能力跑大模型，其实完全无法达到现在商业云端模型的输出速度。 当然，如果你的 Mac 性能更高，甚至可以运行量化后的 DeepSeek 4.1 Flash 1017，那我的上述体验就不具备参考性了。 Local Code 给那些想要尝试本地运行大模型，但不清楚如何部署、下载等繁复流程的朋友一个更易上手的平台，操作上也较为傻瓜。不过对于低端的 Mac 而言，整体算力瓶颈导致的体验问题依然存在，配置一般的朋友建议尝鲜为主。Local Code 采用本地运行免费、云端模型另外收费的商业模式，如果你比较感兴趣可以在其 官方网站 下载。 平台：iOS、macOS、iPadOS 关键词：硬件、Apple、档案、管理 @Vanilla ：前不久我在 派评 中介绍过 Hoardware，一款由独立开发者 Aaron Perris 打造、基于 AppleDB 的 Apple 硬件收藏档案库。距离上次介绍不到三周，Hoardware 就快速更新到了 3.1 版本，这次我们就把 3.0 和 3.1 两个版本的新功能放在一起来看看。 3.0 版本的主角是 Hoardalytics，除了原有的系统覆盖情况，它还把整个收藏库整理成一组可交互的图表，可以查看配色分布、设备发布时间线和型号覆盖情况；统计结果还可以生成收藏卡片，方便把自己的收藏概况分享给同好或发布至社媒。 实物管理方面，3.1 版本新增了资产标签，可以自定义前缀、编号和分类，并预览和打印带有条码、序列号和可选 Logo 的标签，贴在实物上之后，便于把设备与档案中的编号对应起来。发票和购买凭证等文件也可以跟设备存放在一起，通过 iCloud 同步，并且包含在资料库备份中。 另外，3.0 版本还加入了升级履历，可以记录设备升级与售后换机的路径。 收藏较多时，我们也可以直接问 Hoardini——这个在 2.0 版本中加入的 AI 助手可以回答关于收藏、设备规格、固件历史和软件兼容性的问题，并且支持追问，回答中还会附上对应设备的链接，点击即可直接跳转到对应的设备详情页，另外对话记录也可以通过 iCloud 同步；3.0 版本也接入了 Siri 和快捷指令，可以查找设备、读取设备详情、检查更新、获取收藏摘要，或者直接向 Hoardini 提问。 需要注意的是，通过 Siri 与快捷指令中的 Ask Hoardini 动作提问，需要设备支持并开启 Apple Intelligence。 针对 iPhone Duo，Hoardware 在 3.0 版本先完成了基础适配：展开或调整窗口大小时，会保留当前选中的设备与编辑中的内容。3.1 版本则加入了更好玩的 Hoardshelf：把 Duo 摆成帐篷模式后，会显示时钟并轮播展示收藏中的设备，还可以开启随手机倾斜变化的物理效果。这项功能也支持系统的「减弱动态效果」设置。 3.0 版本还改进了型号选择的体验，分组现在会显示设备数量，心愿单也可以编辑了；在 iPhone 和 iPad 上还能更新档案中记录的固件版本，或把整组设备标记为最新。2.0 版本加入的扫描功能则可以读取另一台设备的「关于本机」页面，减少建档时的手动录入。 总的来说，对于已经在用 Hoardware 管理收藏档案的用户，这几次更新让查看收藏构成、实物管理和保存凭证都更方便了，有 iPhone Duo 的用户还多了一种展示收藏的方式。目前 Hoardware 在 App Store 可以免费下载，没有广告、内购和订阅选项，系统要求为 iOS 或 iPadOS 17.0 及以上、macOS 14.0 及以上，被建档的老设备本身不需要能安装这款应用。 平台：macOS 关键词：视频下载、制作字幕、AI 剪辑 @ElijahLee ：Vimpo 是 macOS 平台的一款视频处理工具，它将视频下载、语音识别、AI 翻译、双语字幕和视频剪辑等功能整合在一起，支持从 YouTube、Bilibili 等上千个网站下载视频，也可以导入本地视频，利用本机语音识别模型生成字幕，再通过大语言模型完成翻译和内容分析。 Vimpo 的视频下载功能基于开源项目 yt-dlp 构建，支持 YouTube、Bilibili、Vimeo、Twitch、TikTok 等上千个网站，在 Vimpo 中只需粘贴视频链接，就可以下载视频并保存到本地。下载完成后，视频会进入统一的资料库，并且除了网络视频我们也可以导入本地文件，支持选择复制到资料库或直接链接原文件。 Vimpo 的核心功能之一是自动生成双语字幕。传统的视频字幕工具通常需要依赖视频原有的字幕，或者将视频上传到云端进行语音识别，Vimpo 则采用了本机语音识别与外部大语言模型翻译相结合的方式，它内置 Whisper 语音识别模型，可以直接在 Mac 上运行并将视频中的语音识别转换成文字，因为不需要上传视频，所以本地方案也支持