Operit AI 系统门槛：Android 8.0+ 起步的硬件要求
硬门槛先看
| 项目 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| Android 版本 | 8.0+（API 26+） | 10+ |
| 内存 | 4GB | 6GB 以上 |
| 剩余存储 | 5GB | 10GB 以上（含模型空间） |
| APK 体积 | 约 380MB（含 Ubuntu chroot 镜像） | — |
满足最低要求就能装、能跑云端对话。但本地模型推理、无障碍自动化这些重度功能，硬件越高体验越好。
不同能力的硬件预期
标准档（仅对话 + 查网页）
最低配置即可流畅运行。4GB 内存 + Android 8.0 手机，云端对话响应迅速，查网页也够用。这个档位的瓶颈是网络，不是硬件。
无障碍档（操作其他应用）
建议至少 6GB 内存。UI 自动化在后台常驻时会持续占用资源，同时打开其他应用也需要余量。4GB 内存机型在多任务切换时可能出现杀后台或卡顿。
调试档（系统级操作）
需要 Shizuku 或 Root 配合，开发者模式必须已开启。硬件不是主要瓶颈——权限配置复杂，开发者模式、无线调试、Shizuku 授权每一步都不能少。
本地 GGUF 推理
| 方案 | 模型档位 | 内存需求 | 骁龙 8 系速度 |
|---|---|---|---|
| MNN | 1.5B / 1.1B | 2–4 GB | 10–20 tok/s |
| llama.cpp | Q4 量化 7B | 5–8 GB | 5–12 tok/s |
| 混合模式 | 本地小模型 + 云端 | 按需 | — |
社区主流搭配是 Qwen2.5 的 1.5B 到 7B 档位——1.5B 日常对话够快，7B 在旗舰机上能应付复杂推理，但要注意散热和降频。
低配机型的期望管理
- Android 8.0–9.0：装得上，但部分新特性（液态玻璃 UI、某些动画效果）可能降级或缺失
- 4GB 内存机型：本地 7B 模型基本不要尝试，1.5B 小模型也会吃力
- 老旧骁龙 6 系 / 7 系：MNN 1.5B 能跑，但 llama.cpp 7B 大概率卡到不可用
- 5GB 存储余量：装上 APK + Ubuntu 镜像后几乎没空间放模型，建议预留 10GB 以上
物理天花板（软件改不了）
三条硬约束，任何 Android 设备都逃不开：
- 散热：持续推理 10 分钟开始降频，7B 速度会从 12 tok/s 掉到 5 tok/s
- 屏幕与输入：长代码编辑、表格操作，触屏仍不如键鼠——有条件连蓝牙键鼠
- 电池：本地 7B 一小时对话约消耗 20–30% 电量——应急可以，长时间不行
把期望放对，Operit 会很香；期望当 PC 替代品，会失望。