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MacBook Pro M3 Max
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Flash-MoE 使 397B 参数 LLM 能够在 48GB 笔记本电脑上运行
一种名为 Flash-MoE 的新技术允许一个拥有 3970 亿参数的庞大模型 Qwen3.5-397B-A17B 在只有 48GB RAM 的 MacBook Pro 等消费级硬件上运行。这是通过利用专家混合（MoE）架构实现的，其中每个 token 只激活模型参数的一小部分，其余参数可以从 SSD 流式传输。这种方法受到一篇先前未发布的 Apple 论文的启发，显著减小了内存占用，尽管与基于云的解决方案相比，推理速度较慢。
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Redis 创始人为 Mac 构建 DeepSeek V4 专用推理引擎
Redis 的创始人 Salvatore Sanfilippo 开发了一个名为 ds4.c 的新的、高度优化的推理引擎，专门用于 DeepSeek V4 Flash 模型。该引擎旨在 Apple Silicon Mac 上高效运行，利用 Metal 进行 GPU 加速。它采用了非对称量化和将 KV 缓存卸载到磁盘等技术，以实现大型模型的本地执行，甚至支持 OpenAI 和 Anthropic API 兼容性，以便集成到代理中。