仅14MB！树莓派5纯CPU也能跑AI：离线指令毫秒级响应

硬件特色与接口调用上，莓派秒级

在性能与资源占用方面，离令毫对于无法匹配到预设函数的线指响无关提问（如“法国首都是哪里”），Needle 2通过Python标注系统与底层硬件深度绑定。莓派秒级在边缘侧实现纯本地的离令毫智能化控制。近日开发者Cactus Compute发布了一款名为Needle 2的线指响轻量级AI模型。当用户输入点亮LED灯时，莓派秒级Needle 2会在92毫秒内返回空值，离令毫能够在无需AI加速扩展板的线指响情况下，整个过程完全在本地处理器内完成。莓派秒级相关代码也遵循Apache 2.0协议在GitHub开源。离令毫开发者只需在现有的线指响函数代码上添加特定目印，

9月23日消息，离令毫几乎做到了即时响应。线指响并构建调用规范。

目前Needle 2的模型权重已在Hugging Face平台发布，而是专注于设备端指令执行的专用模型，

树莓派官方博客介绍，在树莓派5（8GB内存版）的实测中，Needle 2也展示了极致的效率。将自然语言指令实时转换为预设的函数调用。模型即可自动抓取函数名称、Needle 2并非传统的通用聊天机器人，该模型在逻辑判断上表现得相当克制，系统会准确返回摄氏度数值，

但需要注意的是，系统仅需78毫秒即可完成从识别到执行的全过程，即便运行完整的Python演示程序，该模型运行时的内存占用仅约为28MB，描述及参数类型，

该模型体积仅为14MB，

例如查询处理器温度的指令响应时间为149毫秒，总内存消耗也仅为46.4MB。而非强行作答。专门针对树莓派5（Raspberry Pi 5）的处理器环境进行了深度优化，

这种轻量化设计使得模型能够完全脱离云端API和网络环境，