可以跑在浏览器器的 OCR 模型： PP-OCRv6 它的 Tiny 版本只有 1.5M 参数， 专门面向浏览器和边缘设备场景做了优化， 可以基于 ONNX Runtime Web 在浏览器端直接运行， 用 Electron 做客户端的朋友，这个方向可以冲一波了

我尼玛可以哟，同样跑 Agent 任务成本砍到 1/9——OpenSquilla，6134 个 Star！0.5.0 Preview 4，微内核 AI Agent。 一句话：本地模型路由器把每一轮对话分给“够用且最便宜”的模型，同预算换更高智能密度。 核心不是又一个聊天壳，而是把 Agent 运行层做成了省 token 的 harness： （1）SquillaRouter 本地路由——LightGBM + ONNX 分类器在本地给每轮打分，按 C0-C3 层级选模型，路由判断不把 prompt 送出机器。 （2）自适应推理和 Prompt——简单任务轻量处理，复杂任务才开扩展推理和完整系统提示，尽量不把 token 浪费在废话上。 （3）20+ LLM 提供商——OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Ollama、DeepSeek、Gemini、Qwen/DashScope 等都能接，主备选择不动代码和配置结构。 （4）技能按需加载 + MCP——15 个内置技能用到才加载；既能当 MCP client，也能跑成 MCP server。 （5）本地持久记忆——MEMORY.md + 日期 Markdown 笔记，SQLite 全文搜索和 sqlite-vec 语义召回，embedding 可走本地 ONNX。 （6）分层安全沙箱——Standard/Strict/Locked 三档权限矩阵，Linux 用 Bubblewrap，macOS 走 Seatbelt，敏感操作可接人工审批。 它把 Web UI、CLI、聊天频道都接到同一个 TurnRunner，工具分发、重试、决策日志行为一致；还有会话/子代理/定时任务、成本统计，适合长期跑 Agent 工作流。 官方 PinchBench 1.2.1 的 25 个任务里，OpenSquilla 平均分 0.9251、总成本 ；对照是、6.233。分数几乎贴住，成本差了一个数量级，这就很牛逼了。 支持 Windows、macOS、Linux；可桌面安装、终端安装，也能从源码跑。适合想用 Agent 干活、但不想每轮都硬烧顶配模型预算的兄弟。 好东西转给需要的兄弟。🚀 #AIAgent# #开源工具# #老杨啊分享#