模型对决的第二回合包括来自 Google 的 Gemma 4 和来自 Moonshot AI 的 Kimi K2，重点关注本地推理能力。Gemma 4 是一个 27B 参数模型，已轻松集成到 Coder 平台。相比之下，Kimi K2 是一个拥有 256K 上下文窗口的 1 万亿参数模型，由于其巨大的 579 GB 体积，在本地推理方面带来了严峻挑战，需要使用 llama.cpp 进行内存映射 NVMe 卸载。 AI
影响 测试 Gemma 4 和 Kimi K2 等新模型，强调了本地推理和大型模型部署中的挑战与成功。
排序理由 该集群详细介绍了多个大型语言模型的技术比较和测试，包括新版本，重点关注它们的性能和集成挑战。
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<p>At the end of Round 1, we promised a rematch. More models. Fixed settings. Harder questions about what "local inference" really means when you push past what fits in VRAM.</p> <p>This is that rematch.</p> <p>We added two models that the Coder dev team specifically requested: <…
<p>At the end of Round 1, we promised a rematch. More models. Fixed settings. Harder questions about what "local inference" really means when you push past what fits in VRAM.</p> <p>This is that rematch.</p> <p>We added two models that the Coder dev team specifically requested: <…
RT @jun_song: Google im Jahr 2026: • Gemma 4 2 Monate alte Qwen • Neues Video-Modell 3 Monate alte Seedance • Suche: Grok hat aufgeholt • Bilder: GPT hat aufgeholt • Programmierung: immer noch unbrauchbar • Gewinn: 40 Mrd. $ im Q1 (die Einzigen, die tatsächlich Geld verdienen). S…
RT @jun_song: Google im Jahr 2026: • Gemma 4 ist weniger als 2 Monate alt, Qwen ist neuer • Neues Video-Modell ist weniger als 3 Monate alt, Seedance ist neuer • Suche: Grok hat aufgeholt • Bilder: GPT hat aufgeholt • Programmierung: immer noch unbrauchbar • Gewinn: 40 Mrd. $ im …