别被AI算力忽悠！显存与软件生态才是显卡真实AI性能的关键_显卡

1. 比起之前挤破头卷的“训练算力”，能让AI真正落地赚钱的“推理算力”才是未来10年的主战场。#大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #芯片

2. 算力革命的总设计师！英伟达未来10年的AI蓝图！如何重构全栈生态？「超极氪」

3. OpenClaw + Ollama 本地部署！无需 API，断网可用，多模型自由切换（GPT-OSS / Qwen 3 / GLM 4.7）

4. 英伟达的市值，是标普 500 所有 22 家能源公司总和的。。。三倍。那么和电力比较，美国是更缺显卡吗？不，他们更缺电力。已经有算力中心因为缺电停掉显卡了。。。空头角度：Open AI 没有交易规模，能源供给没有资本支持，英伟达的市值，注定是空中楼阁。多头角度：信 AI ，那么能源是比 AI 加速算力更好的投资方向。

5. 如何让学生用AI？我们学的“验证能力”—— Karpathy谈AI与教育，我来谈「验证是个什么东西」

6. OpenAI囤的不是算力，是未来10年的AI门票。 #大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #算力 #芯片

7. AI从来不是空中楼阁，是算力，是电力。是一座座数据中心实实在在托起来的。#大咖观察 #红衣聊AI #算力 #基建 #电力

8. 你觉得AI终极对决里，生态护城河和单一爆款技术，谁能笑到最后？#大咖观察 #谷歌 #OpenAI #ChatGPT #红衣聊AI

9. 算力王冠易主！ #零距离看懂财经 #2026经济风向标 #财经 #芯片

10. 硅谷《连线》杂志：性能顶级的 GPT-5们，正在输给一个中国开源模型#连线杂志 #AI #千问 #Qwen #千问恐慌

11. 提速10倍！Mac Mini 本地跑 AI 大模型，OpenClaw + oMLX 加速神器实测效果惊人！ | 零度解说

12. 华为FlexAI才是真·算力革命，把GPU/NPU利用率从30%拉到70%，10%精细切分能实现一卡多用，更重要的是开源+兼容多芯片完全可以让中小企业不用堆硬件也能玩AI，华子在重构规则的路上从来不玩虚的#华为发布AI新技术##华为发布AI容器软件#

13. 刚刚，DeepSeek V4基准测试泄露！疑似明天发布，全场惊呼新王归来

14. 在线使用和部署大语言模型（LLM）经常面临硬件资源限制，不同模型对CPU、RAM、GPU的需求差别巨大，挑选合适模型既费时又费力。有个超实用的开源工具——llmfit（GitHub：github.com/AlexsJones/llmfit），能自动检测你电脑的CPU、内存和GPU配置，结合模型参数和量化信息，智能评估数百款主流模型（Meta Llama、Mistral、Qwen、DeepSeek、Llama.cpp等）在你本地硬件上的运行适配度、速度和质量，帮你快速找到最适合你机器的模型。主要功能：- 自动硬件检测（支持多GPU，NVIDIA、AMD、Intel Arc、Apple Silicon等）- 模型Fit评分，覆盖质量、速度、内存匹配度和上下文长度四维度综合评估- 支持多量化策略自动选择，以找到最高质量的量化模型- 交互式终端UI和经典CLI，操作简单直观- 计划模式估算不同模型配置对硬件需求，方便硬件升级规划- 支持本地多种运行时集成，如Ollama、llama.cpp和MLX- 多平台支持：Linux、macOS（Intel/Apple Silicon）、Windows安装方便，macOS/Linux一条命令即可启用，也支持通过cargo源码构建。内置了超过200款模型数据库，且支持自动更新。无论是AI研究者，开发者，还是AI爱好者，都能用它一键找到真正适合自己电脑的模型，极大提升体验。强烈推荐！#AI创造营##人工智能#

15. 单卡双芯 48G 显存！打造 20L 紧凑型 AI 算力怪兽：DeepSeek 70B 实测 19 tokens/s

16. 网页链接KTransformers 通过和 SGLang 以及 LLaMa-Factory 两大社区的合作实现了对于多卡推理和本地微调能力的支持。大家不但可以通过多卡并行支持更高并发的本地推理也能够在本地对 DeepSeek 671B 乃至 Kimi K2 1TB 这样的超大模型进行微调了，大大拓展了适用范围。

17. 英特尔掌门人警告：AI内存危机彻底爆发！别再盯着算力了，这才是真卡点。#大咖观察 #红衣聊AI #内存 #算力 #英特尔

18. 真正决定中美AI胜负的，是电力 AI每算一次，电表都在狂转，真正的智能革命，拼的不是算法，而是电力！#AI #算力 #电力

19. #华为发布AI新技术#算力效率革命来了！华为这波Flex:ai黑科技直接改写行业规则🚀 谁懂啊！现在AI算力资源利用率普遍才30%-40%，大量GPU/NPU都在“闲置摸鱼”，华为新发布的Flex:ai直接把算力利用率拉满——单卡能精准切分10%粒度的虚拟算力单元，一张卡同时跑多个任务，平均利用率直接提升30%，相同硬件投入下训练速度快一倍、成本降三成！这波“软件补硬件”的突破太顶了，国产AI生态越来越能打！

20. 分享一点 AI Coding/Codex 实践技巧：告诉 AI 如何验证这个方法其实我提到多次，只不过再随手贡献一个案例罢了。Coding Agent 能力挺强的，能自己写代码自己调用工具，但是它有时候并不知道该如何验证数据。如果说你只是告诉它哪里错了，它并不一定能通过阅读代码找出问题所在，但如果你告诉它如何验证，那么它就能在修改完后自行验证，验证时如果发现问题就会继续修复，直到完全修复为止。比如我在调试一个 API 发现返回结果不对，那么我就告诉它输入是什么，实际输出是什么，期望结果是什么（甚至于我没说它也猜得到），然后让它自行写测试代码验证。那么它就不仅阅读代码修改问题，还会写测试程序去验证，直到解决问题。

21. 著名游戏主播PewDiePie自己通过手搓本地大模型，在Qwen2.5的基础上，学习Deepseek和另外一个清华大学的论文，最终训练成功自己的模型，在基准测试中超过ChatGPT。他的机器用的也是从中国买的魔改4090显卡。这基本上给各国建立自己的模型上了示范课。

22. 在AI时代，算力决定速度，内存决定高度。 #大咖观察 #红衣聊AI #GPU #内存

23. 售价34999微星EdgeXpert小主机，AI性能干翻RTX5090D？

24. 天玑 9500 性能首发实测！本期视频，我们带来了联发科天玑 9500 的现场实测报告。台积电第三代 3nm、全大核架构、最高主频 4.21GHz……纸面参数很强劲，方方面面亮点不少，具体实测出来什么水平？大家看视频了解一下～#有点东西# 姜唯的微博视频抽奖详情

25. 【在家搭建你自己的AI编程助手：一套完全开源的本地方案】最近有个话题在技术圈子里很火：能不能在家里搭一套本地运行的AI编程助手，完全不依赖云端服务？答案是可以的。有人用OpenCode加上llama.cpp，再配合GLM-4.7 Flash模型，在自己的机器上跑出了相当不错的效果。先说硬件配置。这位开发者用的是三张3090显卡，128GB内存，上下文窗口开到了20万token。听起来配置不低，但实际上很多人用单卡也能跑。有人用4070Ti在5万上下文下跑出45 token每秒，有人用7900 XTX在零上下文时达到120 token每秒。关键在于参数调优和版本选择。这里有个重要提醒：一定要用最新版本的llama.cpp。LM Studio和Ollama虽然底层也是llama.cpp，但版本往往滞后。GLM-4.7 Flash最近有多个修复补丁合并进主分支，用旧版本可能会遇到各种奇怪问题，比如输出循环、工具调用失败等等。说到实际效果，这套方案能做什么？有人让它从一个简单的示例程序出发，自动生成了一个完整的多智能体辩论系统，包含配置文件、代理类、管理器、入口脚本，甚至还自动写了单元测试。整个过程没有人工干预测试部分，模型自己判断需要写测试就写了。当然，本地方案和云端服务还是有差距的。有人测试发现，同样的任务Claude Code几分钟搞定，本地模型可能会卡在某个错误上反复尝试。这不是框架的问题，是模型能力的差异。但换个角度想，这已经是能在消费级硬件上运行的最强开源方案之一了。有个有趣的发现：GLM-4.7 Flash在8bit量化下表现稳定，但4bit量化容易出现循环。这是目前发现的第一个量化精度对输出质量有明显影响的小模型。关于电费的问题，有人算过一笔账。即使用5090显卡全天候满载运行，按美国最贵的电价每度40美分计算，一个月电费大约165美元。大多数人的实际使用强度远低于此，加上平均电价只有一半左右，实际成本可能只有几十美元。最后说说工具选择。OpenCode是一个开源的编程助手框架，可以配置MCP服务器实现向量检索、网页搜索等扩展功能。有人问为什么不直接用Claude Code配本地模型，答案很简单：目标是搭建一套完全开源、完全本地的方案。这不仅是技术选择，也是一种态度。能在自己的机器上运行一个接近商业水准的AI编程助手，这件事本身就值得兴奋。技术进步的速度超出想象，今天的不可能很快就会变成明天的标配。reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qqpon2/opencode_llamacpp_glm47_flash_claude_code_at_home

26. 颠覆算力格局！全球首个星座级太空AI算力服务，在中国诞生

27. 打击走私？英伟达开发定位验证技术｜显卡日报12月11日

28. AI最烧钱的战场：数据中心的真实账单【硅谷101】

29. 前面讲的用 6G 显存的 GTX 1660 Ti 跑 Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf 速度能达到 21 t/s ~ 25 t/s 的这个实验（网页链接），有人问是不是用这个机器跑别的模型也可以。首先，并不能因为 35B 的 Qwen3.5-35B-A3B 在这个机器上能跑，所以认为 27B 的 Qwen3.5-27B 肯定也可以。实际上即使 Qwen3.5-9B 跑起来也很慢，只有 6 t/s。这主要是因为 Qwen3.5-35B-A3B 是 MoE 模型，激活参数只有 3B。也就是说，对显存较小机器来说，Qwen3.5-35B-A3B 是 Qwen3.5 系列中最适合的。另外，总参数 30B 激活参数 3B 的 GLM-4.7-Flash-Q4_K_M 也量化到 Q4，同样用 llama.cpp 在这台机器上的速度大约 13 t/s。Qwen3.5 的速度更快可能和它用了混合注意力设计、软件优化更好等因素等有关。所以，不仅在 Qwen3.5 系列中，而是在当前所有模型中，Qwen3.5-35B-A3B 可能都是小显存机器跑大模型的最优解。如果你有类似硬件，想体验一下，但对技术了解不多，可以参考下面的最简化尝试步骤（假设你的操作系统是 Windows）：1、下载 llama.cppgithub.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b8352/llama-b8352-bin-win-cuda-12.4-x64.zipgithub.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b8352/cudart-llama-bin-win-cuda-12.4-x64.zip把两个压缩包解开，文件放进同一个目录。假设该目录名字是 llama。2、下载 Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.ggufhuggingface.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf?download=true建议存放在固态硬盘而不是机械硬盘上，这会直接影响接下来加载模型的速度。3、在命令行执行 llama 目录中的 llama-cli：llama-cli -m Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf

30. 骁龙8 Elite Gen5发布，小米17系列首发搭载台积电N3P工艺CPU：第三代高通Oryon CPU2*4.6GHz Prime核心+6*3.62GHz性能核心24MB大缓存、8MB SLC同比性能提升20%，能效提升35%SoC整体功耗降低16%支持硬件矩阵加速GPU：Adreno 840 GPU游戏性能提高23%，光追性能提高25%，GPU能效提高20%支持完整虚幻引擎5特性AI性能提升37%，每瓦性能提高16%支持64位内存虚拟化高通X85 5G基带峰值下载速度高达12.5Gbps峰值上行速度高达高达3.7Gbps支持AI驱动网络优化

31. 【4B模型也能用：一个人4天写出来的AI Agent框架】快速阅读：一个开发者用2019年的旧笔记本、8GB内存，花4-5天时间做出了SmallClaw——一个专门为小型本地模型优化的AI Agent框架，彻底绕开了昂贵的API费用，在普通消费级硬件上跑出了实用的效果。---OpenClaw这个东西，理念确实很性感。你的电脑里住着一个能搜网页、能改文件、能跑终端命令的AI助手，想想就觉得酷。现实是，它需要Claude Opus这种量级的模型才能好好干活。本地跑？得有Mac Mini，甚至好几台。API费用？有人一个月烧掉300美元。大多数人的处理方式是放弃。这位叫Tight_Fly_8824的开发者没有放弃，他换了一个方向：既然高端货用不起，那就把框架本身重新设计，专门伺候那些“小模型”。用的是2019年的老笔记本，8GB内存，Qwen 3:4B——大概是目前还能干点正事的最小配置。SmallClaw最核心的架构决策，是放弃了那种“规划者-执行者-验证者”的多角色分工流程。听起来很高级，但小模型一跑这种流程就崩。他改成了一个单循环：模型收到消息，决定是直接回答还是调用工具，工具跑完结果喂回去，继续，直到给出最终答案。没有多余的层级，复杂度压到最低。这个思路的另一面是：系统提示词要短，文件编辑要精准（只改有变化的行，不整段重写），历史上下文要紧凑，工具调用要结构化而不是让模型自由发挥代码。每一个设计都在给小模型减负。效果如何？单次响应最多30秒，多步工具调用最长2分钟，含网页搜索的查询约一分半。不快，但能用。GitHub：github.com/XposeMarket/SmallClaw有网友提出了一个有趣的标准：延迟、token消耗、准确性、实用性，能满足其中三项就算一个扎实的方案。这个框架大概就在这个区间里。项目发布后引起广泛讨论。有网友指出Ollama本身存在不少问题，包括MIT协议合规争议、对llama.cpp原作者缺乏署名，以及性能比纯llama.cpp慢20%-70%。作者的反应很直接：他不知道这些，立刻着手加上了llama.cpp和LM Studio的支持，当天就推了更新。另一条讨论线是关于这个项目和市面上已有的NanoClaw、PicoClaw等“小型化”分支有何区别。作者的解释是：那些所谓的“小”版本，其实只是代码量更少，跑起来仍然需要16B以上的模型。SmallClaw测试用的是4B，目标用户是那些没有条件升级硬件、也不想每个月给API充值的人。有人用了之后说，之前需要14B模型才能完成的个人助手任务，SmallClaw用4B就做到了，还做得更好。这个项目本身很粗糙，作者也没有回避这一点，他在帖子最后附上了自己的Venmo，理由是“帮我搞个Claude Max账号好继续开发”。坦诚得有点可爱。真正值得想的问题是：现在大量的Agent框架都默认用户用得起最好的模型，这个假设到底覆盖了多少人？---简评：行业花了三年教育用户“参数即正义”，这个项目用四天证明“架构即杠杆”。14B模型跑不动的任务，换个框架4B就能完成——这说明什么？说明之前那些精心设计的“规划者-执行者-验证者”流程，对小模型而言不是赋能，是负担。一个人、四天、八GB内存，做出的东西比很多团队的产品更实用。最讽刺的是，为“用不起Claude”的人写工具的开发者，自己也在帖子末尾要钱买Claude。开源世界的荒诞就在这里：解决贫穷问题的人，往往也是贫穷的人。--www.reddit.com/r/openclaw/comments/1rds8wk/introducing_smallclaw_openclaw_for_smalllocal_llms

32. 这个Awesome-local-LLM不错，需要本地运行LLM的，可以收藏起来，是一个很好的起步索引。包括：1 运行平台收录了可以在本地运行 LLM 的平台，例如 LM Studio、LocalAI、jan 等，可用于下载和管理本地模型。2 推理引擎包括底层模型推理实现或高性能框架，例如 llama.cpp、vLLM、koboldcpp 等，可以作为实际模型计算的基础。3 用户界面列出了一些友好的本地聊天界面和前端项目，比如 Open WebUI、SillyTavern、Lobe Chat，为模型交互提供 UI 支持。4 LLM模型汇集了各种开源或社区权重的模型资源，从通用模型如 Qwen3、Gemma 3，到专业用途的代码模型、音频/图像模型等。5 工具与框架收录了用于构建、管理、增强 LLM 应用的工具，如 LangChain、AutoGPT、RAG 框架、代理系统、记忆管理框架等。6）教程与硬件建议提供从基础模型推理到复杂代理系统的学习材料，同时还涵盖了本地运行 LLM 时的硬件配置说明。github.com/rafska/Awesome-local-LLM#ai创造营# #程序员#

33. 背刺？RX6000失去驱动游戏优化？显卡日报11月1日

34. 【跑本地模型，换个工具性能提升30%】快速导读：一篇在技术圈引起热议的帖子，揭示了一个普遍的误解：很多人以为自己电脑跑本地大模型卡顿是硬件不行，但大量一线玩家的真实经验是，仅仅把启动器从流行的Ollama换成更底层的llama.cpp，性能就能白拿30%以上的提升。你以为的硬件瓶颈，很可能只是工具瓶颈。---一个用户说，他起初用Ollama跑模型，体验很差，让他一度确信“我的电脑根本带不动更大的模型”——直到他换用llama.cpp，发现性能暴涨，原来电脑完全跑得动。这几乎是每个折腾本地模型的玩家都会经历的“旅程”。你以为在自己的MacBook或Windows笔记本上跑个9B（90亿参数）的模型，速度慢、响应迟钝是正常的，毕竟硬件有限。其实，一个正在被越来越多资深玩家确认的事实是：Ollama为了提供极致的便利性，牺牲了部分性能。它像一个精装修的样板间，拎包入住，但承重墙不是最优的。而llama.cpp是那个毛坯房，需要自己动手，却能挖出硬件的全部潜力。讨论中，不止一位用户报告，从Ollama切换到llama.cpp后，同一个模型、同一台机器，性能直接提升了30%。这个差异的背后，是封装带来的开销。Ollama本质上是在llama.cpp外面套了一层壳，负责模型管理、API服务等。这层“中间商”在带来便利的同时，也吃掉了性能。对于那些只想快速体验的用户，Ollama依然是最佳选择。但如果你开始严肃地将本地模型用于实际工作流——比如像原帖作者那样，用它来驱动一个自动化Agent系统处理文件、调用工具——那30%的性能就不是小事了。它决定了你的Agent是“可用”还是“好用”。一个有趣的现象是，许多人正是在Ollama上碰壁，才最终转向llama.cpp，并惊讶地发现自己的机器原来这么能打。所以，如果你也觉得自己的电脑跑本地模型力不从心，甚至因此放弃了尝试更大、更强的模型。不妨先问自己一个问题：限制你的，真的是那块显卡或那点内存吗？还是那个你以为最方便的工具？---简评：这再次验证了一个反直觉的道理：在任何前沿领域，最流行、最易上手的工具，往往不是性能最好的那个。它为你降低了入门门槛，但也悄悄给你设置了认知天花板。真正的“信息差”优势，往往藏在那些需要你多折腾一步的选项里。---ref: www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rll349/ran_qwen_35_9b_on_m1_pro_16gb_as_an_actual_agent#AI创造营##人工智能#

35. 编程新基准CursorBench：GPT-5.4拿下第一！

36. 显卡涨价的主要原因分析：什么时候开始的？AI成替罪羊？

37. 如果明天算力不再决定胜负，你觉得你手里的哪张牌能赢？ #大咖观察 #红衣聊AI #ChatGPT #算力 #AI

38. #ces2026# 【骁龙 X2 Plus 重新定义主流性能】高通在 CES 2026 发布的 Snapdragon X2 Plus 这次真的“杀疯了”！硬核性能：最高 10 核心第三代 Oryon CPU，主频高达 4.04GHz，配合 34MB 超大缓存。实测单核跑分直接超越同级 x86 竞品，多核性能更是逼近标压版处理器，轻薄本也能拥有“野兽”级动力！AI 算力不缩水：全系标配 80 TOPS NPU，算力相比前代近乎翻倍，与顶级旗舰完全一致。主流价位就能享受满血 AI 体验，这才是真正的普及。体验实测：网页浏览测试领先竞品高达 30%，配合官方盖章的“多天电池续航”，彻底终结电量焦虑。2026 年的主流笔记本市场，骁龙 X2 Plus 的产品只要选择够多，上市够快，那竞争力还是杠杠的。

39. 这台AI笔电不止能打游戏！有颜有性能，神舟船新T8 Plus 这次要掀桌子了

40. 据观察者网透露，华为将于下周发布AI领域突破性技术成果，有望解决算力资源利用效率难题。据透露，该技术延续 “以软件补硬件” 的创新思路，可将GPU、NPU等算力资源利用率从行业平均30%-40%大幅提升至70%，显著释放算力硬件潜能。华为这项新技术将对标英伟达2024年底收购的以色列公司Run: ai的核心技术，旨在通过软件创新，实现英伟达、昇腾以及其他三方算力的统一资源管理与利用，屏蔽算力硬件差异，为AI训练推理提供更高效的资源支撑。

41. 呃……Qwen3.5-35B-A3B 在 llama.cpp 中每次请求都会重新预填充，速度比预期慢了大约 4 倍。有人解决这个问题了吗？我以为大家都已经顺利部署并在本地使用了？但如果这个问题还没解决，性能就非常有限了。根本原因：GDN 层是循环的→ pos_min 跟踪完整序列→ ，但 llama.cpp 使用 SWA 阈值验证缓存，对于非 SWA 模型，该阈值默认值为 1 → pos_min > 1 始终为真→缓存始终被丢弃→每次都完全重新填充？

42. SmartBench:首个专注于中文智能手机场景的大模型能力评估基准

43. 【横评】￥600vs￥2000！“金条”时代，内存到底怎么选？DDR5主流内存颗粒大横评！三星，镁光，海力士，长鑫，南亚，9款游戏实测验证，单条过渡能行吗？

44. 车机跑分也开始出现断代领先了率先搭载了3nm天玑S1 Ultra芯片的深蓝L06安兔兔实测跑分1637481分，直接领先了第二名33%！性能已经接近旗舰手机在高算力车机芯片的加持下，首先带来的变化肯定是在导航上，深蓝L06带来了全新的四图融合实景车道级导航，就是在更高的算力支持下带来了更精细的导航路况渲染，提供更好的导航体验。并且更强的芯片算力可以为以后的车机应用生态做算力预留，避免了新功能因为车机硬件跟不上用不了的尴尬。#深蓝L06安兔兔跑分第一#

45. 真正的本地（24小时）在线的AI员工openclaw，天钡NEX395迷你主机本地运行大模型跑openclaw！

46. OpenAI发布权威AI科研基准，扯下AI遮羞布：奥赛金牌≠一流科学家！

47. 【2025年双11显卡推荐】配件涨价，显卡跳水！双11显卡详细行情分析，装机必看！

48. #AI龙虾爆火有人几天赚了26万#最近流行养龙虾，意思就是腾讯推出了一个AI本地大模型logo像一个龙虾🦞，类似于一个本地服务器，不需要依赖网络，可以把这个大模型AI安装在你家里的电脑上，这样家里电脑就有了AI推理思考能力，不需要连入互联网，效率更高。可以帮你分析股票，帮你剪视频，帮你写论文，帮你编程… #AI龙虾爆火工信部发布高危风险预警#

49. 让我们看看一图汇总#第五代骁龙8至尊版# 的关键特性：1. 制程工艺• 台积电 3nm 2. CPU（ a.k.a 世界最快移动 CPU）• 第三代高通 Oryon CPU• 2*4.6GHz Prime 内核+6*3.62GHz Performance 内核• 共24MB低延迟大缓存• 单核性能提升 20%• 网页浏览性能提升 32%• 多核性能提升 17%• 支持硬件矩阵加速3. GPU & 游戏性能• Adreno 840 GPU• 性能提升：游戏 23%、光追 25%• 最高频率：1.2GHz，采用切片架构• GPU 专用高性能显存：带宽提升 10%、功耗效率提升 38%• 18MB 专用显存缓存4. AI 性能• 首次实现持续设备端推理• 64-bit 内存虚拟化• NPU 性能提升 37%• 推理性能：220 tokens/s• 支持最高 32k context window• 新的 INT2、FP8 精度支持• AI 计算配置：12 scalar + 8 vector + 1 tensor core5. 连接性• 峰值 5G 下载速度：12.5Gbps• AI 驱动网络优化：• 30% 更快的 AI 感知 5G• 50% 更高效的 AI 优化 Wi-Fi6. 多媒体• 支持 24-bit / 96kHz 无损音乐串流、通话及 AI 助手交互• 新的 20-bit 4x 动态范围 ISP，影像表现提升（支持 Night Vision、Video Sense） 7. 能效 & 功耗• CPU 功耗降低 35%• GPU 功耗降低 38%• 整体节能 16%

50. 全国首个！超3万卡国产AI算力上线，喂饱万亿参数大模型

51. CPU 与 GPU 的区别及 AI 算力为何高度依赖 GPU

52. GPU算力测试简单方法（一）

53. 数据中心 GPU 也中招？bitsandbytes 默认 INT8 能耗翻倍，一个参数即可修复

54. 技术笔记

55. 部署AI应用必看

56. Openclaw跑本地token基本靠谱。帮大家踩坑！64G内存➕38G显存的主力机顶着上限跑80B的模型，基本智力正常了，比收费的api差点意思。本地做主力模型省钱跑日常。硅基流动的api做备用执行高级的复杂任务。终于不用烧token了。总结下废话，低于70B的本地模型都是弱智，大家别浪费时间了！！！你们的坑我帮你们趟过去了！#openclaw #龙虾 #ai #本地大模型 #gpu计算

57. OpenClaw 本地部署。很多跟风买机器想搞本地部署的人，装上小龙虾后发现

58. 3x倍速度提升，Qwen3VL 2B微调模型llama.cpp量化部署～

59. Llama.cpp

60. 每日GitHub精选

61. CPU跑AI不再卡顿！llama.cpp革新本地大模型部署，让每个人电脑变身推理引擎

62. 让大模型跑在个人电脑上

63. LLM 推理引擎选型指南

64. 本地运行大模型的现实边界

65. 本地 LLM 部署显卡指南（2026 版）

66. Qwen3-Coder推理实测

67. 本地部署大模型需要什么配置？2026年

68. AI PC 本地推理实战

69. 大模型推理场景下显卡性能实测

70. vLLM大模型推理场景显卡性能实测

71. 算力其实是你选部署机型的次要选择！

72. 如何选择合适的 AI 绘图显卡？（配置对比与建议）

73. ai模型训练显卡推荐

74. 个人开发者AI显卡选购指南

75. RTX 4090 vs RX 7900 XTX实测

76. 浅谈AI甜品显卡和上限

77. 从装机到吃灰

78. 前沿AI性能

79. NVIDIA消费级显卡算力真相

80. 老黄是要放弃消费级GPU了吗？

81. 国产GPU离英伟达还有多远？3家厂商实测，这3处差距要认清

82. 国产GPU离英伟达还有多远？3家头部厂商实测

83. 消费级GPU部署LLM实测

84. 消费级GPU也能玩RL？Unsloth FP8震撼突破

85. 2026显卡战局生变实测AI帧生成成核心选卡逻辑全重构

86. 生成式AI引擎优化避坑总结

87. 国产AI芯片厂商扎堆上市，消费级GPU跟上步伐了吗？

88. AMD发布26.1.1版本显卡驱动，支持锐龙AI 400系列

89. 基于深度学习的AI机器视觉高精度产品监测管理解决方案

90. 科普｜AI算力狂飙背后

91. 3. 算力硬通货时代来了！2026国产AI算力爆发全梳理

92. 破局算力围城

93. 揭秘Intel与Nvidia联合优化

94. 50款消费级显卡FP16算力与显存全面对比

95. AMD发布26.1.1版本显卡驱动，支持锐龙AI 400系列

96. 手动优化异构硬件内核太累？AI代理帮你提效最高80%【中英字幕】

97. 驱动/runtime/计算图优化/手写算子到底哪些对模型性能影响最大

98. 阿里云GPU云服务器2026实测全解析

99. 报告派研读

100. IBM发布2026年AI五大趋势预测

101. “AI四小龙”崛起 H200松绑，2026年我国GPU市场格局生变？

102. 2026年GPU平台推荐及租用问题解决方案

103. C/C++版LLM推理框架Llama.cpp——入门与编码实战

104. AI当上CUDA工程师：性能超NVIDIA官方库26%，CUDA-L2来了！

105. B站林粒粒：小白玩转AI大模型应用开发

106. 小白玩转AI大模型应用开发(已完成结）

107. Stable Diffusion WebUI 完全指南：从零部署到高手进阶（2026最新）

108. llama.cpp 是由 Georgi Gerganov 开发的开源高性能 LLM 推理框架，核心采用纯 C\u002FC++ 编写，无外部依赖。

109. 大模型推理精度与显存估算指南

110. llama.cpp实现多模态飞跃：本地AI生态迎来新标杆, Ollama恐被“围歼”

111. Stable Diffusion WebUI：人人可用的AI

112. llama.cpp框架学习｜本地部署Qwen3大模型

113. llama.cpp源码阅读笔记-（MoE架构模型）prefill阶段（1）

114. CUDA简介与13.1版本更新内容总结

115. NVIDIA CUDA 镜像 Docker 容器化部署全流程

116. 使用 llama.cpp 在本地高效运行大语言模型，支持 Docker 一键启动，兼容CPU与GPU

117. 想跑本地AI大模型？这份装机清单够用了

118. AI视觉模型基础分享—NVIDIA CUDA与Nsight

119. 2026最强本地AI来了！Mac用llama.cpp本地跑Qwen3.5-397B，视觉+工具调用全开！

120. Stable Diffusion WebUI：零代码玩转开源 AI 作图

121. 重磅开源！本地跑大模型全套能力，不需要显卡

122. CUDA (NVIDIA) vs ROCm (AMD)

123. 探索大语言模型（LLM）：大模型应用与对应的硬件选型一览表

124. From 10% to 96%: Qwen2.5-0.5B 文本分类微调实践

125. llama.cpp 杂记1—整体代码概述

126. 深度学习场景下显卡性能实测

127. AI Infra - NVIDIA GPU高效运维（四）一文掌握CUDA，CUDA-Samples实战教程

128. AMD显卡环境下使用Ollama本地部署AI模型

129. NVIDIA CUDA，人工智能时代的基石

130. 大模型推理速度飙升4倍！A卡补齐短板

131. 大模型本地部署？Intel B60简直是平民救星

132. 显卡几千上万买的，一跑 AI 就报错？GPU 排查全流程指南

133. 一条命令告诉你电脑能跑哪些大模型！LLMfit 开源硬件匹配神器

134. MI50 高性能模式实测：Qwen3-VL 30B 本地推理速度提升 10%！

135. 在 Arm 服务器上实作 llama.cpp 分布式大模型推理全流程｜公开课

136. AMD GPU Matrix Core (XDL) instructions && CK

137. 如何评估GPU算力性能是否满足AI训练需求？

别被AI算力忽悠！显存与软件生态才是显卡真实AI性能的关键

精选参考来源