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English(EN) 2-Bit Beat 6-Bit: I Put a 284B DeepSeek Against GLM-4.5-Air on One Laptop

DeepSeek-V4 Flash 在笔记本 LLM 对决中击败 GLM-4.5-Air

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

在 MacBook Pro M5 Max 上的正面比较表明，量化到 2 位数的 2840 亿参数 DeepSeek-V4 Flash 模型，其性能优于量化到 6 位数的 1060 亿参数 GLM-4.5-Air 模型。尽管人们普遍认为更高的精度会带来更好的结果，但 DeepSeek-V4 Flash 在解决推理谜题时速度更快且正确率更高，而 GLM-4.5-Air 在此方面表现不佳。在编码任务、创意写作和常见的脑筋急转弯问题上，两种模型的表现均等，这表明对于内存较大的本地离线使用场景，模型大小可能比精度更具影响力。 AI

影响 证明了高度量化的大型模型可以在本地硬件上有效运行，提高了 AI 操作员的可访问性。

排序理由 在消费级硬件上对两个大型语言模型进行比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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DeepSeek-V4 Flash 在笔记本 LLM 对决中击败 GLM-4.5-Air

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Matt Macosko ·

    2位元打败6位元：我将一个284B DeepSeek 与 GLM-4.5-Air 在一台笔记本电脑上进行对比

    <p><strong>Two of the biggest models you can run on a laptop. One head-to-head. No cloud.</strong> I had two giant models my MacBook can hold and I kept wondering which one I should actually trust as my daily driver. So instead of guessing, I made them fight. Here is the whole th…

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