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实体 Q3_K_M

Q3_K_M

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  1. TOOL · CL_190629 ·

    Flash-MoE 技术让大型 AI 模型能在 16GB 内存的 Mac 上运行

    一种名为 anemll-flash-llama.cpp 的新技术，能够让大型专家混合（MoE）模型在内存仅为 16GB 的 Mac 上运行。该方法将模型专家存储在 SSD 上，仅将必要的专家加载到小型缓存中，从而显著降低内存需求。基准测试表明，虽然这种方法受存储 I/O 限制，但它使得 Qwen3.5-35B-A3B 等模型能在消费级硬件上使用，其中 Q3_K_M 等量化方法被证明更实用。
  2. RESEARCH · CL_138139 ·

    Tencent and VIDRAFT showcase sparse MoE models with reduced active parameters

    Tencent has released Hy3, a 295-billion-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model that utilizes only 21 billion active parameters per forward pass, significantly reducing inference costs. This MoE architecture, featuring…