加载失败
原帖是一个 Show HN 项目，作者用 Google Lens（图像识别服务）把照片转换为文字标签，再结合 OpenCV（开源视觉处理库）和 GPT-OSS-120B（text-only 模型）来实现“让模型看见”的演示。评论围绕三个核心点展开：识别结果是否应归功于 Google Lens 而非语言模型本身；直接抓取 Google 或用自动化手段的 TOS 与法律风险（例如 SerpAPI 的争议和诉讼）；以及实际运行中的脆弱性，包括 Playwright 导致的 CAPTCHA、llama.cpp 与 Opencode 的兼容/模板错误，以及量化和显存限制下的模型选择（MXFP4、Q8_K_XL、Qwen3 等）。这些背景帮助理解为什么很多人把此类演示视作有趣的原型但对其可复现性、合规性和生产化保持怀疑。
原帖展示 GPT-OSS-120B 在一张桌面照片上“识别”出 NVIDIA DGX Spark 和 SanDisk USB，但评论指出这些标签实际上来源于 Google Lens 的识别结果。因为 GPT-OSS-120B 是 text-only 模型，作者把 Google Lens 的文字输出作为输入，这更像是把外部视觉服务的结论交给语言模型做推理而非模型直接“看见”。评论认为把外部视觉输出喂入模型并不等同于赋予模型原生视觉能力，声称作者的表述可能夸大了“教会它看”的含义。
多条评论警告直接抓取 Google（或用自动化手段调用其服务）可能违反服务条款，指出 SerpAPI、Google Custom Search API 等存在就是为了解决这类问题。有人提到 SerpAPI 等通过 residential proxies 抓取 Google 搜索并因此面临法律挑战，链接到 Google 官方声明和相关诉讼讨论作为证据。讨论还延展到伦理层面：是否把基于违规方式构建的工具再用来做更多违规操作会相互抵消，以及对“模型训练数据来自被盗用数据”的激烈指控，整体上强调超出个人尝试的工程会带来法律和道德责任。
[来源1] [来源2] [来源3] [来源4] [来源5] [来源6]
实现上被指技术脆弱：用 Playwright 等浏览器自动化抓取会很快遭遇 CAPTCHA 阻断，导致方法难以长期稳定运行。评论还报告在本地推理栈出现兼容性问题，例如在 llama.cpp 上运行时 Opencode 生成的消息格式或 Jinja 模板会导致模型无法正确发起工具调用。这些实操层面的错误、反爬防护和兼容性问题被认为会把“可玩”的原型变成对生产或长期使用不可靠的方案。
评论中有用户建议用 Llama 系列模型替代 GPT-OSS，另一部分人推荐 Qwen3-coder-next（并提到 Q8_K_XL 量化）作为效果更好的替代。有人提出在 96GB 内存约束下，把 GPT-OSS-120B 用 MXFP4 等量化并将“reasoning effort”设置为高会带来更稳定结果，强调量化格式、显存限制和调参会显著影响表现。同时也有人询问到底是和哪个具体的 Llama 变体比较、使用了何种量化，提醒对比评价需明确模型版本与量化参数。
GPT-OSS-120B: 一个 120B 参数的开源 text-only 大语言模型，原帖用它结合外部视觉工具实现“伪视觉”能力。
Google Lens: Google 的图像识别服务/应用，能对照片中的物体、文字或实体给出文字描述或识别结果，原文用其作为视觉到文本的桥梁。
OpenCV: 一个开源计算机视觉库，用于图像处理和预处理，常用于在把视觉信息转为可用数据前做裁剪、标注或特征提取。
SerpAPI: 一个为搜索引擎结果提供 API/抓取服务的第三方平台，常被用来程序化获取 Google 搜索内容，但其抓取手段与法律风险受争议。
Playwright: 微软维护的浏览器自动化/端到端测试工具，常用于模拟用户浏览器行为抓取页面，但容易触发反爬机制和 CAPTCHA。
llama.cpp: 一个用 C++ 实现的 LLaMA 系列模型轻量级推理引擎，便于在本地用量化模型运行，但与上层工具（如 Opencode）可能出现兼容问题。
Opencode: 评论中提到的某个用于模型工具调用或对接的开源工具/仓库（Opencode），在不同后端（如 llama.cpp）上可能遇到消息格式或模板错误。
量化示例：MXFP4 / Q8_K_XL: 模型量化格式或策略（例如 MXFP4、Q8_K_XL），用于降低显存占用以在有限硬件上运行大模型，但会影响精度与性能权衡。
Qwen3-coder-next: 一个被评论推荐的开源模型，用户反馈在编码和通用任务上表现优异，常与特定量化（如 Q8_K_XL）搭配使用。