目前Needle 2的莓派秒级模型权重已在Hugging Face平台发布，在边缘侧实现纯本地的离令毫智能化控制。
线指响近日开发者Cactus Compute发布了一款名为Needle 2的莓派秒级轻量级AI模型。整个过程完全在本地处理器内完成。离令毫Needle 2并非传统的线指响通用聊天机器人，总内存消耗也仅为46.4MB。莓派秒级Needle 2通过Python标注系统与底层硬件深度绑定。离令毫该模型体积仅为14MB，线指响该模型运行时的莓派秒级内存占用仅约为28MB，几乎做到了即时响应。离令毫即便运行完整的线指响Python演示程序，
硬件特色与接口调用上，相关代码也遵循Apache 2.0协议在GitHub开源。将自然语言指令实时转换为预设的函数调用。专门针对树莓派5（Raspberry Pi 5）的处理器环境进行了深度优化，能够在无需AI加速扩展板的情况下，
例如查询处理器温度的指令响应时间为149毫秒，模型即可自动抓取函数名称、当用户输入点亮LED灯时，而是专注于设备端指令执行的专用模型，
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，在树莓派5（8GB内存版）的实测中， 9月23日消息，
树莓派官方博客介绍，
但需要注意的是，Needle 2会在92毫秒内返回空值，
在性能与资源占用方面，系统会准确返回摄氏度数值，Needle 2也展示了极致的效率。描述及参数类型，并构建调用规范。开发者只需在现有的函数代码上添加特定目印，对于无法匹配到预设函数的无关提问（如“法国首都是哪里”），