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跑本地大模型 电费要多少? - V2EX 多机异构显卡组合推理 - V2EX 本地部署 GLM-5.2 的门槛太高了,根本玩不起! - V2EX 开源了一个 LLM 推理服务监控面板 - V2EX 大模型小白推荐一下本地模型 - V2EX GLM5.2 个人感觉有点被吹大了 - V2EX 有支持 6000 Ada 使用 deepseek v4 flash 推理 的框架吗 - V2EX 分享个自己在用的玩具 - V2EX 配置 kiro 的问题 - V2EX 买 macbook pro 笔记本,跑本地模型,怎么配置性价比比较高? - V2EX lama.cpp 目前有重大性能 bug: checkpoint 的巡回逻辑对于混合模型(比如 qwen3.6-27B)无效,从而导致大概率每次对话都要 prefill 全文,严重拖慢速度 GPU 跑 LLM 也会超频吗? DiffusionGemma Gemma4 12b 居然比 Qwen3.5 9b 还快,意料不到 什么? Apple Watch 也能本地跑 Qwen 了? 关于低算力 gpu 推理时 prefill 在总时长中的占比问题 现在大模型主流都用哪些 nVidia GPU? Mac book air M5 32G+1TB 能跑本地大模型? 需要购买国产显卡本地部署大模型,哪家的比较好 mac mini 跑本地模型,需要什么配置? Gemma4 12B 如何跑在 16G 显存上? mac 64g 能部署哪个本地大模型 消费级显卡(16G A 卡)是不是不适合运行 vllm 和 sglang,好像使用 transformer 推理都比这两个框架快,并且占用显存低 本地大模型最佳 Mac 配置选择 关于 5070ti 模型推理的速度和本地部署思考 有没有能够兼容 Win7 的离线模型工具 想折腾一个 AI 主机,请行家出手 锤子找钉子的项目分享:假想企业本地部署后不用人工洗库接入 llm 的中间层。 gemma4:31b-coding-mtp-bf16 有适合本地跑训练 AI 的电脑配置吗? - V2EX 都 2026 年了,为什么还有人觉得 AMD 比 Nvidia 更适合部署本地大模型? LiteChat 轻量级本地大模型聊天 WebUI,支持 vLLM DGX Spark、ASUS GX10、MSI EdgeXpert 看起来都像是一个母胎的产品,用起来有差别吗? 推荐一个 GPU 推理速度计算器, 可能方便买配件自建本地大模型的人用上 github 看到一个项目, 3090 跑 27B, 129tps,最高 207tps 请问各位大神,在隔离环境中,有本地 qwen 大模型,有没什么解决方案,做本地的知识库的方案,类似谷歌那个 notebooklm ,也勉强可以? 有一台 16 寸 m1max 64g+1T 满 GPU 的 MacBook Pro 适合部署哪个本地模型 - V2EX 私有化部署大模型的“终点”是 Mac 还是 Nvidia? 我自己的电脑是 5070Ti,总感觉跑一些模型算力不够 能一起给本地部署的开源模型做个适配的 coding agent 吗?我憋了口气 用 antirez 的 llama.cpp fork 把 DeepSeek v4 Flash 在本地跑起来了 全球本地部署开发者们一起,打造一个真正属于开源社区的 Coding Agent 了 自己做了一款在线 GPU 推理速度计算器 · TPS Calculator xllm 真的比 vllm+plugin 性能好么? 各位推荐一个 32G Macbook air M5 可以跑的 moe 模型 我的开源项目,欢迎大家使用和批评,本地无字典字符型模型训练架构代码完全开源,可形成语义结构 请教一个关于模型训练主机配置的问题 我做了个工具让 8GB 显卡跑 30B 模型从 3 tok/s 提到 21 tok/s,记录一下技术发现 大伙有想过二次训练吗? 用 DGX Spark 做这些事情,是否能力合适/足够,有佬能解答吗?(估算也行) - V2EX 多台 GPU 之间怎么组网互联? 部署本地模型 token 输出万能公式 有没有简单版的 new-api 项目 想在本地部署 OCR 服务,解析美团的外卖订单截图,求推荐一个好用的 OCR 模型 本地部署靠不靠谱? - V2EX 为什么你该停止使用 Ollama - V2EX 本地大模型多大显存够用? 求可靠本地 vibe coding,有八卡的 L20 服务器 - V2EX 想掏一台 Mac mini M4 Pro 64G 跑 gemma4 31b Q4 接 openclaw 处理日常的问题,有人测试过速度吗? - V2EX 32B 本地 vibe coding 有能用的模型吗 - V2EX Gemma4 + LiteRT-LM 真得有点的东西, e2b 内存仅 2G 左右占用, 在 天玑 的安卓机上跑的飞快. - V2EX 闲置 16GB M1 Pro MBP 跑大模型 - V2EX 有人用 mac studio 测试过 gemma4 31b 16 吗 - V2EX gemma4:e4b 的效果出乎意料, 1050ti 也能很好的生成文章 - V2EX 谷歌的 Gemma 4 怎么样,有必须要本地弄一下吗 - V2EX 2 年以后的硬件和本地大模型 - V2EX 为什么 Qwen 吹这么牛,但是用起来体验这么拉啊,它的真实能力究竟怎么样 - V2EX Gemma 4 31B 大概什么水平,本地部署是不是又成为现实了 - V2EX qwen 本地大模型的问题 - V2EX 好奇有没有人用本地模型写代码? macbook 32G 内存, M5 芯片本地跑大模型有推荐的吗? - V2EX 本地部署 deepseek 70B,回答乱码 - V2EX 3090 跑文本向量模型可以么? 3090 是不是有点过剩? 家用机带宽太小玩不转 local llm 啊 想部署本地大模型来分析股票趋势,有没有专门针对股票的大模型? - V2EX minimax 挂了?? qwen3.5 过度思考的问题 [求助] DGX Spark 上 Ollama 推理极慢,改用 llama.cpp 部署是否更合适? 如何在 vs code 上应用自建的 ollama 模型 现在能本地部署最好的 TTS 是哪套, 太多了,没法都去试 本地 8G RTX4060 破卡,可以产多少 tokens? 如何在内网使用 opencode Qwen3.5-35B-A3B microgpt.py 30B 尺寸哪个小模型编码能力会好一些 ClawdBot 保姆级安装指南:从零搭建你的 24/7 私人 AI 助手 [求助] 求成本可控,性能过关的本地 vibe coding 方案 个人玩 ai,显卡最低起步是 5080 嘛? intel b60 48G 可以买吗 - V2EX 现在还有类似 nextchat 这样的 web 工具可以用自定义 api 使用的吗? 3070RTX 32GB i9 内存 1TB 的游戏本 推荐用来跑什么 AI 工具呢? - V2EX 本地大模型目前意义大吗? 寻找本地搭建方案有偿 讨论下自建内网 RAG 知识库和 AGENT 平台 使用 Nexa 提供的 SDK 在手机上运行端侧大模型 想问问大家有没有搭建本地的 LLM,我对应用场景挺困惑的 想学习下大模型,有什么论文网站推荐吗 Q: 关于读大部头 PDF 和 Mac Mini M4 能做的事情有些问题? 目前开源可以本地部署的模型有哪些? V 友们,有没有推荐的本地台式机文生图的方案?
qwen3.6 27b 本地编码测试
zsj1029 · 2026-04-27 · via Local LLM

这是一个创建于 47 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

搞了一上午,本地 a100 40g ,输出也慢 40t/s
大概的提示词劳力士风格,罗马数字,月相日历,高贵典雅

月相那块搞了好多轮

结论:
小参数的模型智力不差,Trae IDE agent 连接本地模型,coding 完全可用

  • 模型
  • 本地
  • 编码

    62 条回复    2026-05-02 20:36:52 +08:00

    zsj1029

    1

    zsj1029      4 月 27 日


    是有动画效果的,星星会明暗,上下左右还有钻石闪烁效果,不太明显
    日期,月相跟着时间会变

    zsj1029

    3

    zsj1029      4 月 27 日

    @Seanfuck 目前 128 ,256 也试过,llamacpp 的后端,开始都是快的,多轮会话,kv-cache 累计推理感觉就慢了

    Orangeee

    4

    Orangeee      4 月 27 日

    看着效果还凑合,一般任务应该够用

    pedclub

    5

    pedclub      4 月 27 日

    ![qwen 3.5]( https://img.cdn1.vip/i/69ef0fc713d8b_1777274823.webp)
    ![qwen 3.6]( https://img.cdn1.vip/i/69ef0fca7692e_1777274826.webp)
    3.6 进步挺大的

    sentinelK

    6

    sentinelK      4 月 27 日   ❤️ 1

    qwen3.6 35B A3B 的跑分还是挺好看的,智力和满血 DeepseekV3.2 不相上下,但 Agent 能力比 DeepseekV3.2 强很多。和我在 hermes agent 上的体感一致。

    从这个角度看,最近这一年,localLLM 的进步,比大模型大很多。
    我用家里的 8GVRAM ,64GBRAM 的老爷机用 llama.cpp 跑了一下 Q4 量化,驱动 hermes agent 的普通业务没什么问题,就是有点慢。在--on fit 配置下,大概是 20 多 token 每秒。

    等 M5 MAX 的 mac studio 上线,我也打算买一台。

    sentinelK

    7

    sentinelK      4 月 27 日

    主要是 localLLM 强大之后,Agent 玩法才真正的被盘活。
    隐私/便利的鱼熊悖论也就被打破了。

    wumoumou

    9

    wumoumou      4 月 27 日

    好厉害,能不能做成 API 卖钱

    mgsv2047

    10

    mgsv2047      4 月 27 日

    为啥我用 windows 的 lm studio 跑这个模型,又慢又蠢? 4090D + 32g 内存

    zsj1029

    11

    zsj1029      4 月 27 日

    @mgsv2047 我这是公司的 a100 ,设备不行吧,还得是专业卡,35b 的那个专家模型,能跑 120t/s

    evan1

    12

    evan1      4 月 27 日

    a100……门槛还是太高了。

    zsj1029

    13

    zsj1029      4 月 27 日

    @evan1 我不知道啊,80g 的,咸鱼问的 5w 不到,2 块 5090 ?算力翻倍至少吧

    furlxy

    14

    furlxy      4 月 27 日

    为啥都在用钟表、天气来测试?

    zsj1029

    15

    zsj1029      4 月 27 日

    @furlxy 因为那个二叉树,很简单就过了,这个至少有点工作场景,写后端更没问题,比前端还快,毕竟不用调样式

    darrh00

    16

    darrh00      4 月 27 日

    vscode 上有没有好用的连接本地模型的插件?

    zsj1029

    18

    zsj1029      4 月 27 日 via iPhone

    @sentinelK mac 速度也慢,只能能加载大模型,显存带宽制约的,a100 。1.8t ,mac 只有 700g 好像

    zsj1029

    21

    zsj1029      4 月 27 日

    @sentinelK 就是 llamacpp 跑的,fiton ,显存不够,cpu 卸载,a100 可以全部加载到显卡的,不需要,其次开启 q4 kv-cache 量化后,能跑更多并发,更省显存

    kenpuluma

    22

    kenpuluma      4 月 27 日

    这个不算小模型了吧,活跃参数量比 qwen3-235b 都大~

    zsj1029

    23

    zsj1029      4 月 27 日 via iPhone

    @kenpuluma 确实,表达的意思就是,开源本地模型发展超预期,本地搭建不再是玩具。评测赶上了 opus 4.5

    listenerri

    24

    listenerri      4 月 27 日 via Android

    @darrh00 #16 vscode 上用 unify chat provider 插件接自定义模型体验不错

    peyppicp

    25

    peyppicp      4 月 27 日

    Trae 是怎么链接本地 LLM 的?我看免费版都不能指定本地模型了

    stefwoo

    26

    stefwoo      4 月 27 日

    Qwen3.6 A35B-A3B 4bit 在我的 3090 下运行也飞快啊

    sentinelK

    29

    sentinelK      4 月 27 日

    @stefwoo 这回的 27B 每次执行都是 27B 满参数,所以比 35B A3B 运行速度更慢,但是智商评分更高。

    cskeleton

    30

    cskeleton      4 月 27 日

    @sentinelK #6 Gemma4 和 Qwen3.6 明显把本地模型的水平抬高了一档。另外 Qwen3.6 整个系列感觉进步明显。

    xiaomushen

    31

    xiaomushen      4 月 27 日

    qwen3.6 大模型是拉了,没想到小模型这个给力。

    zsj1029

    34

    zsj1029      4 月 27 日

    @peyppicp 搜一下,配置里面找到模型,类型 openai ,然后自定义模型就可以配置本地了,窗口操作,不需要什么 config 文件

    jerseyhero

    36

    jerseyhero      4 月 27 日

    佬,试试 Gemma4 26B-A4B 效果如何呢

    zsj1029

    37

    zsj1029      4 月 27 日   ❤️ 1

    @jerseyhero 早些试过,工具调用标签自成一派,神经病一样,agent 兼容不了,后面发布 qwen3.6 27b ,看模型评测,完全吊打,不想碰了

    zcf2009

    38

    zcf2009      4 月 27 日

    这个可以直接文生图?

    germain

    40

    germain      4 月 27 日 via iPhone   ❤️ 1

    @jerseyhero 很拉,本地炼丹最强的就是 qwen 几个中小模型了,DeepSeek 3.2 API 也不错,白菜价炼丹。

    zsj1029

    42

    zsj1029      4 月 27 日

    @germain 真的,现在的小模型不是玩具,花了两晚上,把 vue 的前端项目,40+的页面,用 svelte ,qwen3.6 完美重构

    germain

    44

    germain      4 月 27 日

    @zsj1029 一年前这种根本不敢想(太拉跨),现在已经是现实了。这种感觉就好像我这里标准泳池每年开池全部换新水不心疼,因为自来水不要钱一样😂

    goodryb

    47

    goodryb      4 月 28 日

    在 mac 上也跑过这个模型 Q4K_M 量化版,用 qwen CLI 搞个赛车游戏 ,速度比较慢,但是结果还是可以的,需求的理解基本上没有偏差

    zsj1029

    48

    zsj1029      4 月 28 日

    @goodryb 嗯我跑的也是量化,模型加 kv-cache 双量化,不然显存吃不住,输出也慢

    simo

    49

    simo      4 月 28 日

    前几天试过,效果挺好的,32G m4 mini ,35B 量化版,50t/s

    这几天在考虑 搞个 AI Max 385 主机试试,不到 2w ,看带宽有点低,不知道效果如何。专门跑本地模型用

    zsj1029

    50

    zsj1029      4 月 28 日

    @simo 带宽一定要高,2t 的话,130t/s 按比例换算就好了

    midraos

    51

    midraos      4 月 28 日

    @zsj1029 #11 应该没优化参数吧,我在 5080 上跑 35b-a3b 这个,显存只够加载一部分层,速度有 40t/s

    superhack

    52

    superhack      4 月 28 日

    5090 27B ,vllm 峰值 120 tok/s, 平均 85 tok/s 上下

    Hermitist

    54

    Hermitist      4 月 29 日

    楼上各位有没有兴趣基于 vibe coding 帮我开发点程序? 主要是小型的进销存/单证/CRM 系统? 有意者可以加我 ID 微信, 也算可以给你们回点血.

    superhack

    55

    superhack      4 月 29 日

    @zsj1029

    ```
    services:
    vllm-qwen36-27b:
    image: vllm/vllm-openai:v0.20.0
    container_name: vllm-qwen36-27b
    restart: "unless-stopped"
    ports:
    - "8085:8000"
    volumes:
    - models/huggingface/qwen3.6-27b-autoround-int4:/model
    environment:
    - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
    - VLLM_WORKER_MULTIPROC_METHOD=spawn
    - PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
    shm_size: "16gb"
    deploy:
    resources:
    reservations:
    devices:
    - driver: nvidia
    count: all
    capabilities: [gpu]
    command:
    - --model
    - /model
    - --served-model-name
    - qwen3.6-27b
    - --quantization
    - auto-round
    - --dtype
    - float16
    - --gpu-memory-utilization
    - "0.92"
    - --max-model-len
    - "160000"
    - --kv-cache-dtype
    - fp8_e5m2
    - --max-num-seqs
    - "1"
    - --trust-remote-code
    - --reasoning-parser
    - qwen3
    - --enable-auto-tool-choice
    - --tool-call-parser
    - qwen3_xml
    - --enable-prefix-caching
    - --speculative-config
    - '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":2}'
    - --host
    - "0.0.0.0"
    - --port
    - "8000"
    ```

    nasmatic

    58

    nasmatic      4 月 30 日

    我拿了两张 H20 141G 跑这个,是不是有点奢侈了😂

    nasmatic

    60

    nasmatic      4 月 30 日

    我尝试了上面哥们发的投机推理的配置,py3.13 ,直接报错,又回退了,好像是两张卡通信有 bug ,互相询问不到对方剩的 vram

    zsj1029

    61

    zsj1029      5 月 2 日

    @nasmatic 刚试了可以的,速度提升三倍了,多卡不知道是不是需要 nvlink ,我是单卡没问题的

    zsj1029

    62

    zsj1029      5 月 2 日

    vllm serve \
    /models/qwen3.6-27b-int4-autoround \
    --max-model-len 131072 \
    --kv-cache-dtype fp8_e5m2 \
    --reasoning-parser qwen3 \
    --max-num-seqs 3 \
    --served-model-name Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf \
    --quantization auto-round \
    --enable-auto-tool-choice \
    --max-num-batched-tokens 8192 \
    --tool-call-parser qwen3_xml \
    --enable-prefix-caching \
    --trust-remote-code \
    --speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":2}' \
    --tool-call-parser qwen3_coder \
    --gpu-memory-utilization 0.88 \
    --dtype half \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8011