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English(EN) I've been playing with this setup for a week: # Qwen -3.6-35B-MXFP8 with MoE architecture for speed, # OMLX for hot/cold prompt caching, and # PiAgent as a lean

基于 Qwen-3.5B-MXFP8 的本地 AI 设置被证明可用于代理任务

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位用户本周一直在试验本地 AI 设置，结合了采用 MoE 架构以提高速度的 Qwen-3.6-35B-MXFP8 模型。该系统还集成了 OMLX 用于提示缓存，以及 PiAgent 作为工具。用户对该设置的有效性表示惊讶，并指出尽管尚未达到商业级别，但这是本地模型首次真正可用于基本的代理任务。 AI

影响 展示了本地模型在代理任务方面的可行性日益增强，有可能减少对云解决方案的依赖。

排序理由 用户使用现有模型和工具进行本地 AI 任务的实验。

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基于 Qwen-3.5B-MXFP8 的本地 AI 设置被证明可用于代理任务

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用户使用现有模型和工具进行本地 AI 任务的实验。
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报道来源 [1]

  1. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    我用这个设置玩了一周：# Qwen -3.6-35B-MXFP8 采用 MoE 架构以提高速度，# OMLX 用于热/冷提示缓存，以及 # PiAgent 作为精简

    I've been playing with this setup for a week: # Qwen -3.6-35B-MXFP8 with MoE architecture for speed, # OMLX for hot/cold prompt caching, and # PiAgent as a lean harness. I'm genuinely surprised by how the whole setup works much better than I expected. It is not commercial quality…

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