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M-5
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Qwen3.8-Next 模型在 M5 硬件上实现更快性能
一位用户已成功将其流式传输堆栈适配到运行 Qwen3.8-Next 模型，在其 M5 硬件上实现了比密集型 27b 模型更快的性能。Qwen3.8-Next 模型在运行时采用 3 位量化版本，展示了 150 tps 的预填充和 3.6 tps 的解码。此性能超过了在同一 M5 硬件上 4 位密集型 27b 模型实现的 70 tps 预填充和 3 tps 解码。
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DeepSeek-V4 Flash 模型针对消费级硬件上的更快预填充进行了优化
Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块的一名用户分享了他们在配备 32GB RAM 的 M-5 Air 上运行 DeepSeek-V4 Flash 模型的经验。他们详细介绍了针对更快预填充速度进行的优化，达到了每秒约 50 个 token，但解码速度明显较慢，约为每秒 1 个 token。该用户还尝试在预填充期间运行少于默认数量的专家，发现这并不总是会灾难性地影响性能，并且可以保留诸如“针尖藏海”等准确性。
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学生就 Mac M5 Air 与 M5 Pro 用于机器学习寻求建议
一名学生正在就为软件工程和机器学习任务选择两款 Apple Mac 型号寻求建议。他们正在考虑配备 24GB RAM 的 M5 Air 或配备 16GB RAM 的 M5 Pro。用户承认 Mac 对于这些领域并非必需，但需要帮助在这些特定配置之间做出选择，以用于未来的机器学习和数据科学追求。