运行本地大语言模型（LLMs）的负担得起的专用硬件的可用性，是用户的一个重要关切点。虽然像 Qwen 7B 这样的模型被证明很有用，但即使是入门级硬件的成本仍然是一个障碍。人们希望以大规模生产低成本硬件而闻名的中国制造商能够进入这个市场，尽管在芯片制造和内存方面存在现有挑战，但有可能加速消费者可访问推理硬件的时间表。 AI
影响 专用硬件的成本和可用性将决定消费者本地大语言模型的普及程度和采用率。
排序理由 用户讨论关于大语言模型未来硬件的可负担性。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Models like qwen 27b dense have already proved to be useful coding/general purpose assistants, but issue is still with hardware even the entry level hardware is relatively expensive, would we be getting hardware specifically built for inference f…