31B参数开源模型冲进全球前三，超越千亿级竞品，20GB显存就能跑
07-14 17:07
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16. Gemma 4 还是 Qwen？本地跑模型，我直接告诉你选谁 Gemma 4 开源了，跑分确实碾压千问。但我在 Mac Studio 上实测了 7 个模型之后，结论是：现阶段跑智能体不要选它。 原因很简单——Gemma 4 太新了，工具调用的生态还没经过充分验证。跑分强不等于生态成熟，选模型永远是场景优先。 这期视频我把 7 个模型的速度和智力数据全摊出来，按场景直接给你最优解。 📌 本期要点： • 跑智能体（OpenClaw 等）→ Qwen 3.6，32G 内存用 4bit，64G 用 8bit • 跑编程智能体 → Qwen 3 Coder Next 80B 4bit，需 64G 内存 • 纯问答追求极致准确度 → Gemma 4 31B Dense（但速度很慢） • MoE 专家模型 vs Dense 完整模型：速度差 5-9 倍，跑智能体只有 MoE 一条路 • 4bit vs 8bit 量化：速度快 40%，内存减半，智力损失仅 2-3% • Gemma 4 编程能力确实更强（领先 7-10 个百分点），但生态成熟度不如千问 🔧 涉及模型/工具： Gemma 4 31B Dense / Gemma 4 26B MoE / Qwen 3.6 MoE / Qwen 3.5 27B Dense / Qwen 3 Coder Next 80B / Ollama / LM Studio / oMLX Tag 关键词 #Gemma4 #Qwen3 #本地AI #开源模型 #AI智能体 #模型评测 #MacStudio #范凯说AI
抖音 2026-04-21 00:00:00
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40. Has anyone actually succeeded in deploying gemma4 dense using both the new MTP AND turboquant?
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