别花冤枉钱买显卡！这个方法让RTX 3060也能跑70B大模型
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9. 本地大模型怎么选？Qwen3.6-35B 三种量化版本实测对比
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10. 📊Qwen3.6 27B量化横评，实际效果如何？ 最近用 M5 Max 128G 对 Qwen3.6-27B（oMLX OAM格式）做了三档量化对比，发现几个有意思的结论。 1. 5bit 是本地编码工具的临界点。25 tok/s 已经能勉强跑 Claude Code / OpenCode 这类编程辅助工具 2. 每提升1bit量化（5→6），速度下降约20%，但模型输出质量有明显提升 3. oQ6E 是最保守的选择，18 tok/s 在对话场景下够用 注意： 1.量化方案的选择不是"越精确越好"，还需要考虑推理框架的适配程度。 2.同一个量化精度下，不同推理框架的参数差异会影响最终输出。oMLX 的6bit在编码任务上出现了退化，但模型本身没问题（GGUF格式下正常）。 坑点 坑1：oMLX的6bit在编码任务上不稳定 如果你主要用模型写代码，建议直接选5bit或oQ6E。6bit在对话场景下没问题，但编码输出会出现逻辑退化。 坑2：不同量化格式不能直接跨框架比较性能 oMLX的6bit和LM Studio(GGUF)的6bit虽然都是"6bit"，但量化算法、校准数据集不同，性能不可直接对标。 个人目前在M5 Max 128G + Qwen3.6-27B，5bit量化（~25tok/s）是目前本地编码场景的最优解。 #AI #agent #本地部署 #人工智能#AI
抖音 2026-05-07 00:00:00
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25. AI模型量化与优化：GGUFGPTQAWQ 实战拆解
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27. Qwen3.5 GGUF 评测总结及我的评测方法
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28. 大模型面试118题（九）：模型量化与部署
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29. 什么是大模型的量化、蒸馏？
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30. 基模到底该用Safetensors 还是GGUF格式
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31. BF16 不是唯一解：LLM 量化部署实测
小红书 2026-05-23 00:00:00
32. 盘点一周AI大事(6月21日)｜Fable重新上线 「GLM-5.2」第三方测评出炉，综合跑分仅次于Claude Fable和GPT-5.5，量化版本两台Mac Studio就能运行 Claude Fable将在下周重新上线 GPT-5.6开启内测下周上线 Codex开放第三方模型接入 Sakana上线SOTA科研智能体「Marlin」 英伟达开源动作生成模型「MotionBricks」 阿里上线开放世界模型「HappyOyster 1.0」 研究员开源SOTA语音合成模型「ZONOS2」 #AI新星计划 #Vibecoding大赏 #AI #AIGC #大模型
抖音 2026-06-21 00:00:00
33. 铭凡 N5 MAX 首发评测！这才是真正的AI(O) NAS！120W 满血释放，16核32线程，本地AiAgent + 本地视频生成
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37. 麒麟芯片会在今年秋天，接入原生30B端侧大模型。 这里说的。是逻辑折叠芯片，在内存里激活2B模型专家工作，完成亲和量化剪枝、分层权重管理等等… 大参数存储+极小内存激活，解决性能vs功耗vs内存不可能三角。 #华为开发者大会##华为鸿蒙7首次亮相#
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