一位用户成功地在2020年的ThinkPad笔记本上本地运行了“体素宝塔”提示,该笔记本配备16GB内存且没有独立GPU。该设置利用了Qwen3.6-35B-A3B模型,该模型大于可用内存,通过从SSD流式传输密集权重和专家缓存来实现。这种基于llama.cpp的方法实现了每秒2.3个token的速度,尽管由于需要重新读取整个对话,代理轮次速度较慢。与具有类似内存的Mac相比,其性能明显较慢。 AI
影响 证明了通过优化的数据流在消费级硬件上运行大型模型的可能性。
排序理由 用户成功演示了使用新颖的流式传输技术在有限的硬件上运行大型模型。
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