文章总结： 作者分享了构建安全领域红队与逆向垂直大模型的硬件探索经验。指出3080显卡无法满足70B参数模型的微调需求，推荐使用RTX4080或高性能MacBookPro以确保精度。文章提供了零基础手搓LLM的学习资源链接，并提及了相关的CVE漏洞修复情况，强调了构建高质量本地模型的高昂成本与硬件门槛。 综合评分： 55 文章分类： AI安全,红队,逆向分析,实战经验

我们的出发点是红队和逆向》OpenClaw 连接本地（全智虾脑）最低的配置和关于LLM零基础的手搓自己的虾脑资料和硬件最低要求。70B最佳

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Esn Arsenal Esn Arsenal

Esn技术社区

2026年3月11日 19:51 河南

Open Claw 对接公众号代替你收集信息准备文章的,因为显卡报废决定放弃。适合新闻类,推送类,的领域发布。如有需要在微信公众号回复 “ 公众号 ” 。我在网上找了一个实践过的教程。做了图片保存.百分之百可复制的操作！

EsnClaw 所有硬件推送和软件要求全部以为：EsnInfoSec

小马拉火车？还是直接使用Qwen低级参数让我一直头疼,最近上班也在思考和下班以后与其他另外admin一起查阅资料。最后的结果就是3080可玩小模型但是推理很差！

看过之前文章的伙伴应该知道我的独显已报废,目前正在思考是否使用3080代替,但是我的历史#LLM 是建立在#70B 参数上的微调。所以我的一开始选的3080简直就是在开玩笑。。 3080已退货！！等其他方案！目前使用的是在线：付费提示词来养成自己的虾脑

今天频道admin分享了一个Mac的确不错,我们也简单的讨论了如何使用显卡代替或者是直接使用云显卡来继续支撑我们每个人不同的本地模型。

这是Mac book 参考链接：70B的参数的话这个就够了！

https://www.apple.com.cn/shop/buy-mac/macbook-pro

但是一个关键的问题：

  虾脑的养成最少需要2个模型的相互辅助,所以如果要继续调整自己的模型,最少需要一张：RTX 4080 或者是一个牛X的Mac,因为我们要的不是廉价Api获取的模糊答案,我们选择24G显卡或者是M5pro的核心出发点是：取决于 #精度 。

  一个关键并且致命的问题：某包一张4080 低价2W+ / 或者使用Kuang卡代替都在1W以上,所以我们的虾头构建并不适合所有人。简单的说就是：我们构建的是安全领域红队和逆向的垂直模型。我们使用的是开源模型：#Liama 和 #Mistral  进行微调和内部的对接。而且该计划在2024年的时候就开始陆陆续续执行，包括开始从零开始如何做自己的本地模型。

如你需要这类资源以下是我们在研究时候参考的内容：

• https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/ 这里记录着如何 #如何零开始构建大型语言模型 书籍和视频教程,只要你硬件支持：现在你可以让你的龙虾给你手锤一个本地模型。前提是吞金兽每天要吞掉50刀左右。自己学习的话需要硬件支持！！你按部就班依旧可以手搓一个属于自己某垂直领域的模型。

关于龙虾安全的问题：

• Mac os 搜索：CVE-2026-27487

• 其他用户搜索：CVE-2026-25253

注：在我发出来的时候是已经修复了百分之80,就剩下百分之20还没有修复,这里说的只是一个基础的概念认证，并非是实际情况。

本文全手搓|没有使用Ai添加内容|封面是Ai生成的|

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