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Apple M2 Pro
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Ideogram4 图像模型针对 16GB Apple Silicon Mac 进行了优化
一位开发者已成功将 Ideogram4 图像生成模型优化，使其能在 16GB Apple Silicon Mac 上运行，具体为 M2 Pro。通过原生 MLX 内核和 NF4 量化实现的优化，可以在大约 11 分钟内生成 512x512 图像，峰值内存使用量为 11.51 GB。开发者还发布了代码和实时演示，并指出此 NF4 版本在同等硬件上比 mFLUX FP8 和 GGUF Q4 更快。
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llama.cpp PR 将 k-quant 模型速度提升高达 3.78 倍
llama.cpp 项目的一个拉取请求（pull request）为 k-quantized 模型引入了优化，显著提高了预填充速度。这些更改侧重于各种量化级别（包括 Q4、Q5 和 Q8）的矩阵乘法（matmul）操作。在 M2 Pro 芯片上的基准测试显示，某些量化的速度提升高达 3.78 倍，从而提高了本地大型语言模型的性能。