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English(EN) Tried testing qwen 35b moe model on s26 ultra , without compromising on precision [R] ,[D]

Qwen 35B MoE LLM 在移动设备上成功测试

一位用户成功在三星 S26 Ultra 手机上测试了私有的 Qwen 35B MoE LLM 运行时,发现模型的活动占用内存符合设备要求。初步优化后,该移动设备上的模型处理速度约为每秒 90 个输入 token 和每秒 8 个输出 token。该用户是自学 AI/ML 的,没有正式的机构背景,正在寻找合作者进行进一步测试,并且由于其独立身份,论文被 arXiv 暂时搁置。 AI

影响 展示了在移动硬件上运行复杂 LLM 的潜力,预示着未来设备端 AI 能力的进步。

排序理由 该条目描述了在消费级设备上对特定 LLM 进行的技术测试和性能评估,符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Qwen 35B MoE LLM 在移动设备上成功测试

报道来源 [1]

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    Tried testing qwen 35b moe model on s26 ultra , without compromising on precision [R] ,[D]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Started testing a private qwen 35B moe capacity LLM runtime on s26 ultra, early testing shows that active model footprint can fit within the device’s memory limits.( not sharing the methods or architecture used) and results suggest roughly 90 inp…