9月23日消息，莓派秒级近日开发者Cactus Compute发布了一款名为Needle 2的离令毫轻量级AI模型。

该模型体积仅为14MB，线指响专门针对树莓派5（Raspberry Pi 5）的莓派秒级处理器环境进行了深度优化，能够在无需AI加速扩展板的离令毫情况下，将自然语言指令实时转换为预设的线指响函数调用。

树莓派官方博客介绍，莓派秒级Needle 2并非传统的离令毫通用聊天机器人，而是线指响专注于设备端指令执行的专用模型，当用户输入点亮LED灯时，莓派秒级系统仅需78毫秒即可完成从识别到执行的离令毫全过程，几乎做到了即时响应。线指响

在性能与资源占用方面，莓派秒级Needle 2也展示了极致的离令毫效率。在树莓派5（8GB内存版）的线指响实测中，该模型运行时的内存占用仅约为28MB，即便运行完整的Python演示程序，总内存消耗也仅为46.4MB。

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，在边缘侧实现纯本地的智能化控制。

硬件特色与接口调用上，Needle 2通过Python标注系统与底层硬件深度绑定。开发者只需在现有的函数代码上添加特定目印，模型即可自动抓取函数名称、描述及参数类型，并构建调用规范。

例如查询处理器温度的指令响应时间为149毫秒，系统会准确返回摄氏度数值，整个过程完全在本地处理器内完成。

但需要注意的是，该模型在逻辑判断上表现得相当克制，对于无法匹配到预设函数的无关提问（如“法国首都是哪里”），Needle 2会在92毫秒内返回空值，而非强行作答。

目前Needle 2的模型权重已在Hugging Face平台发布，相关代码也遵循Apache 2.0协议在GitHub开源。