还是以 OpenClaw 举例，用户可以通过 token 付费的方式来接入云端模型，但它更擅长的能力是在端侧模型推理驱动。经过普遍调研，想要让 OpenClaw 像个智商合格的人一样工作，后端的模型参数量的底线在 70 亿左右，往往要上到至少 320 亿参数量才能比较稳定地工作。
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依我看来，林俊旸确实是一个合适的人选。他在大规模语言模型和多模态模型方面有丰富的经验，熟悉开源社区的运作，也有带领团队的经验。