r/LocalLLaMA 子版块的用户正在讨论大语言模型CPU推理的现状。参与者正在寻求关于在消费级硬件上运行这些模型的最佳模型、量化方法以及特定软件版本（如 llama.cpp）的建议。一位用户分享了他在拥有 64GB RAM 和 AVX2 支持的系统上使用 Qwen3.6 35B 的经验，速度约为每秒 10 个 token，并询问是否能获得更好的性能。 AI
影响 用户寻求优化本地硬件上的大语言模型性能，这表明了去中心化AI部署的趋势。
排序理由 用户在子版块上讨论在消费级硬件上优化大语言模型性能。
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