David Rodriguez在主流游戏PC上对本地大型语言模型进行了基准测试，发现Qwen3.5:9B仍然是一个强大的模型，即使与Gemma4:26B相比也具有竞争力。分析还强调了一个较小的三元模型，考虑到其规模，表现出人意料地好。 AI
影响 为本地LLM部署提供性能见解，帮助用户选择适用于消费级硬件的模型。
排序理由 该集群描述了现有本地LLM的基准测试，而不是新模型发布或重大的研究突破。
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New Blog Post on Local AI Model Benchmarks I benchmarked local LLMs on a mid-tier gaming PC. Qwen3.5:9B is still a very strong model, even compared to Gemma4:26B; and a tiny (in size, not parameters) ternary model punched above its weight. #AI #LLM #LocalLLM 🤖💻 www.strakul.com/bl…
New Blog Post on Local AI Model Benchmarks I benchmarked local LLMs on a mid-tier gaming PC. Qwen3.5:9B is still a very strong model, even compared to Gemma4:26B; and a tiny (in size, not parameters) ternary model punched above its weight. #AI #LLM #LocalLLM 🤖💻 www.strakul.com/bl…