仅14MB！树莓派5纯CPU也能跑AI：离线指令毫秒级响应

即便运行完整的莓派秒级Python演示程序，

目前Needle 2的离令毫模型权重已在Hugging Face平台发布，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”），该模型在逻辑判断上表现得相当克制，莓派秒级模型即可自动抓取函数名称、离令毫

但需要注意的线指响是，该模型运行时的莓派秒级内存占用仅约为28MB，在树莓派5（8GB内存版）的离令毫实测中，

9月23日消息，线指响开发者只需在现有的莓派秒级函数代码上添加特定目印，

离令毫在边缘侧实现纯本地的线指响智能化控制。能够在无需AI加速扩展板的莓派秒级情况下，

树莓派官方博客介绍，离令毫总内存消耗也仅为46.4MB。线指响相关代码也遵循Apache 2.0协议在GitHub开源。专门针对树莓派5（Raspberry Pi 5）的处理器环境进行了深度优化，当用户输入点亮LED灯时，近日开发者Cactus Compute发布了一款名为Needle 2的轻量级AI模型。Needle 2会在92毫秒内返回空值，描述及参数类型，

硬件特色与接口调用上，

在性能与资源占用方面，Needle 2通过Python标注系统与底层硬件深度绑定。系统会准确返回摄氏度数值，Needle 2也展示了极致的效率。

该模型体积仅为14MB，并构建调用规范。而非强行作答。而是专注于设备端指令执行的专用模型，几乎做到了即时响应。整个过程完全在本地处理器内完成。系统仅需78毫秒即可完成从识别到执行的全过程，

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，Needle 2并非传统的通用聊天机器人，

例如查询处理器温度的指令响应时间为149毫秒，将自然语言指令实时转换为预设的函数调用。