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English(EN) I Tested 4 Local Coding Models on My M4 Pro. One Was 6.7× Faster

Qwen3.5模型在M4 Pro本地AI编码基准测试中领先,显著优于其他模型

在搭载M4 Pro芯片的MacBook Pro上进行的最新基准测试显示,本地编码AI模型之间存在显著的性能差异。Qwen3.5:35b-a3b-coding-nvfp4模型达到了令人印象深刻的每秒64.10个token,比Qwen3.6:27b模型(仅为每秒9.56个token)快约6.7倍。这种速度差异对于实际的AI编码代理工作流程至关重要,因为在这些流程中,多次生成和工具调用很常见,会影响整体生产力。 AI

影响 更快的本地模型可以显著提高AI编码代理的生产力和响应速度。

排序理由 本地AI模型的基准测试结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Qwen3.5模型在M4 Pro本地AI编码基准测试中领先,显著优于其他模型

报道来源 [1]

  1. Medium — AI coding tag TIER_1 English(EN) · Ashwani Garg ·

    我在 M4 Pro 上测试了 4 款本地编码模型,其中一款速度快了 6.7 倍

    <div class="medium-feed-item"><p class="medium-feed-image"><a href="https://gargashwani.medium.com/i-tested-4-local-coding-models-on-my-m4-pro-one-was-6-7-faster-5257046c2707?source=rss------ai_coding-5"><img src="https://cdn-images-1.medium.com/max/2600/1*AvIIqjrWDQ0MB-e-_ycb4w.…