Ripple-65B 大型语言模型现已可供本地执行,但需要特定的配置和修补的软件。Ollama 和默认的 llama.cpp 构建等标准工具无法加载模型的 GGUF 文件,因此需要修改版的 llama.cpp。性能基准测试(主要来自 Ricursive)显示其在 Terminal-Bench 2.1 上表现强劲,超越了其他模型,但 Ripple-65B 是一个密集型模型,意味着它为每个 token 使用所有 650 亿个权重,这会影响带宽需求。 AI
影响 需要自定义软件构建和特定硬件才能本地部署,影响了用户的可访问性。
排序理由 该条目详细介绍了如何运行特定的 LLM,包括必要的软件修改和硬件考虑因素,属于工具和基础设施类别。
- AtomicChat
- B200s
- DGX Spark
- Hermes Agent
- llama.cpp
- MLX
- Ollama
- Ricursive
- Ripple-65B
- Terminal-Bench 2.1
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