Beelink анонсировала мини-ПК Lobster Red OpenClaw для локального ИИ

Компания Beelink анонсировала новую серию мини-ПК с уже настроенным ИИ-агентом OpenClaw. Схема Lobster Red OpenClaw получила цельнометаллический корпус.

Такие системы, как GTR9 Pro 395, SER10 MAX 470, SER9 Pro 370, GTi15 Ultra 285H и GTi14 Pro 185H, предназначены для обработки результатов инференции непосредственно на устройстве. 

Beelink утверждает, что GTR9 Pro с AMD AI Max+ 395 может обрабатывать примерно 52 токена в секунду при локальном запуске модели GPT OSS 120B. Такая производительность даёт возможность разработчикам и энтузиастам экспериментировать с большими моделями, не платя за каждый запрос.

Другие системы в линейке ориентированы на облачный ИИ. Такие машины, как SER9 Pro 255, EQR7 Pro 7735HS и EQi12 Pro 1235U, предназначены для прямого подключения к размещённым моделям, в том числе GPT 4o, Claude и Gemini. В этом случае мини-ПК выступает в роли компактной рабочей станции для взаимодействия с облачными сервисами.

Некоторые конфигурации также будут поставляться с двойной операционной системой, они могут скачивать либо Windows, либо Ubuntu, при этом OpenClaw включён в состав Linux. Это даёт возможность пользователям запускать обычное программное обеспечение Windows при необходимости, сохраняя одновременно выделенную среду для работы с ИИ. 

Beelink планирует продавать комплекты для модернизации на SSD-накопителях, которые поставляются с предустановленной Ubuntu и средой OpenClaw. В этих накопителях используются SSD-накопители Crucial, и они будут доступны в вариантах ёмкости от 1 ТБ до 4 ТБ.

На все новые системы OpenClaw и комплекты для модернизации будет распространяться трёхлетняя гарантия. Beelink также заявляет, что предоставит техническую поддержку пользователям, которым нужна помощь в начале работы с инструментами ИИ.

OpenClaw создал австрийский программист Петер Штайнбергер. Сначала ИИ-агент имел название ClawdBot, а затем — MoltBot. Инициатива начался в конце ноября 2025 года. В феврале текущего года Штайнбергер присоединился к OpenAI, а инициатива OpenClaw перевели в формат независимого фонда и продолжат поддерживать как open source.

ИИ-агент способен выполнять задачи в компьютерных системах пользователей от их имени. Китайские пользователи массово используют OpenClaw для всего: от выбора акций и написания отчётов до подготовки презентаций, электронных писем и программирования. В Китае добавление OpenClaw называют «поднятием лобстера» (raise the lobster).

Стоит отметить, что Clawdbot состоит из двух частей: запущенного на локальной машине агента Clawd и серверного компонента Gateway, обслуживающего связь с внешним миром. Проект кроссплатформенный (Linux, macOS, Windows через WSL) и написан на TypeScript для Node.js. Сам по себе Clawdbot никаких языковых моделей не содержит, поэтому придётся подключаться к api провайдеров LLM. Одновременно часть интеграций Clawdbot невозможно создать без macOS. В связи с этим наблюдается повальный спрос на Mac mini. Этот мини-ПК по сравнению с дёшев ($600 в США до налогов), а равным образом отличается низким энергопотреблением.

Пользователи рассматривают Mac Mini M4 Pro с 24 ГБ унифицированной памяти в качестве выделенного компьютера для OpenClaw и локального вывода LLM. Комментаторы отмечают, что она подойдёт для Openclaw при использовании программный интерфейс, но скорость обработки запросов и вывода LLM будет низкой.

Между тем в Китае более тысячи человек выстраивались в очередь у штаб-квартиры Tencent, чтобы установить на свои ПК OpenClaw (Clawdbot/Moltbot). Люди пришли по приглашению подразделения облачных вычислений компании, специалисты которого бесплатно устанавливают это опенсорсное программное обеспечение.

А Qualcomm и Arduino анонсировали Ventuno Q — одноплатный компьютер, специально разработанный для решения задач ИИ, робототехники и управления исполнительными механизмами. Он получил 16 ГБ оперативной памяти для обработки одновременного вывода и сложных многозадачных операций, а равным образом расширяемое хранилище объёмом 64 ГБ. Одноплатный компьютер поддерживает ряд готовых к использованию моделей ИИ на базе Qualcomm AI Hub и Edge Impulse, включая локальные LLM.