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DeepSeek-V4-Flash 284B
DeepSeek-V4-Flash 284B
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Inkling-Small 276B-A12B 模型针对低内存消费级硬件进行了优化
Inkling-Small 276B-A12B 模型（约有 120 亿活跃参数）的新转换版本已针对在内存小于 10GB 的消费级硬件上运行进行了优化。基准测试显示，该模型在生成时速度约为每秒 2.9 个 token，但长提示预填充时间被指出是一个问题。这一发展是使大型混合专家（MoE）模型在标准硬件上可访问的持续努力的一部分。
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用户讨论在 192GB RAM 系统上运行大型语言模型
一位 Reddit 用户正在寻找可以在配备 192GB RAM 的系统上运行的大型语言模型推荐，并特别提到了他们对 Qwen3.5-397B 的积极体验。他们还对 llama.cpp 进行了自定义修改，以提高混合循环模型的性能，并希望修复工具调用和 KV 缓存的问题。用户对 GLM 4.7 357B、Deepseek V4 Flash 284B 和 Tencent Hy3 295B 等其他大型模型感兴趣，并询问社区他们的经验和比较。