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Local-first 软件收录站 从 X 上搬运来的白嫖 GPT Plus 教程 阿里云百炼 Coding Plan Pro 套餐 新增当日 token 限制 大家的 Claude 弹了 kyc 嘛 现在 Google 的 Gemini 和 AI 模式降智的厉害啊 用的 TAG 家的 T, ip 跳变是否影响使用 claude 同一 apple 账户能给不同 claude 账号充值么 做了个 Go 的 MCP Server 框架,一行代码把 Gin API 接入 AI - V2EX 请教各位,想回归技术,如何系统学习 Agent? OpenAI GPT-IMAGE-2 提示词合集 你是说, claude opus4.6 写代码的能力不如 gpt5.4? 关于智谱 Max 套餐要不要升级续费呢? App → CLI → App ? Github 账号被 404 了,现在没法恢复,求各位大佬指点 cursor 的次数套餐以后应该都用不了新模型了 - V2EX openrouter 使用国外模型 买了咸鱼低价 Gemini pro,账号差点被盗。突然发现国内诈骗成本为零 - V2EX Gemini 手机版客户端登陆总是在此国家/地区无法使用 gemini 感觉 gpt 这些低价渠道要爆了 claude code 和 codex 在 vibe coding 还有质的区别吗? 阿里 Coding Plan 一天三变, Lite 版本到期不能续费了 RAG 难以让人满意啊 2026 年了,这个世界还存在互联网精神🥹 两个账号阵亡,尼区 Claude Pro 订阅 分享下最近低价 GPT Codex 的来源(源头) OpenAI 发布 Codex 重大更新:支持自动操作电脑与长期任务自动化 使用 claude 从 0 开始开发一个校友会系统可行吗 同一个 appleid 可以给不同 chatGPT 账号订阅 plus 吗? 自动驾驶项目开发建议 终于, 降智几天之后, opus4.7 出来了 自己开发了个 VSCODE 扩展,可以接入自定义的模型,并且可以导出 Copilot 的聊天列表到其它设备上导入 - V2EX Claude 这对吗 某鱼上 codex 的价格这么便宜是否有猫腻? 🎉 Claude Opus 4.7 来啦~ 大家体验下来如何? 让 ai 重写了整个 git 的历史,强迫症被拯救了 [分享创造] 写了个自托管的 Chrome 同步服务器,书签密码再也不经过 Google 快讯, Claude Opus 4.7 已经可以使用。 Opus4.7 来了,网页版先上,桌面版本客户端暂时未看到 各位想本地部署大模型的看过来, 有台电脑想转让, 具体请查看截图, 价格请自己开价 这样用 ClaudeCode 怎么样? 我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux - V2EX [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 丹麦国别域名(.dk)政策变更 - V2EX 目前付费订阅 chatgpt Plus 的最佳方式是什么? 老运维 share 一个运维平台 新电脑 brew install node 之后,一个小设置可以提升对供应链投毒的防御 - V2EX 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? - V2EX 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 字节为啥不出个国内版 Vercel? 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 - V2EX Claude Web 端貌似 claude-opus-4-7 偷偷上了? 现在 Apple 开发者帳號應該是用哪个地区会更好? - V2EX ChatGPT Pro 5x 套餐 量真的很足! chrome 最新的 147 版直接卡爆炸了 - V2EX 为什么厂家不在 skill/mcp 这类的工具中塞广告呢?这样不是可以大赚嘛? minimax 真是脸都不要了,工作日下午 14:00 定时开启 529,脸都不要了。训练模型居然占用用户使用时间 iTad 标签 扩展 加小动作 ? - V2EX 去年 H200 能买,不让买是代替快出来了? - V2EX AI 赛事通 - 2026 年 4 月中国区新增 AI 竞赛和黑客松汇总 - V2EX 现在安卓开发都在做啥 - V2EX 浏览器插件 沉浸式翻译 是不支持自定义模型了吗? - V2EX Codex 里的 GPT5.4 也能降智?上午让它改两个问题,改了一个小时了, plus 额度用了一半了还是没改好,和前几天用的体感完全不一样。要它改的问题也不复杂。服了。 目前有使用 claude code 的收到人脸认证的吗 - V2EX 分享一个自己做的 Nginx 管理工具,实时请求动态预览!(无奈市面上实在找不到好用的,自己撸了个) - V2EX claude code 崩了么? 今天在反重力上用 claude 一点都不丝滑,有同样的感受吗? opencode 消息周知插件 今天 claude opus 和前两天比,质的飞跃 - V2EX 999 包月价? - V2EX 一个版本, 50 项更新:我们几乎重做了整个播放页 本地大模型多大显存够用? GOGDNS 一款简易的私人 DNS 服务器 - V2EX API key (GLM) 怎么使用 claude code desktop ? Claude 这样订阅有问题吗 - V2EX 帮我爸找回了一篇赛博兰亭集序 求推荐稳定、高性价比使用 Claude Opus 4.6 的渠道/平台 搞个云端 claude code 防止 封号 - V2EX 用 Claude 要实名了,内地用户怎么办? OpenAI Plus 和 Team 都缩水了吗 海外 Android 手机有什么好用的国内第三方应用市场推荐吗 - V2EX 把电脑伪装成电视,用 DLNA 投屏拿到视频号直播流地址 - V2EX claude 认证莫慌 北京互联网法院有什么攻略么?起诉北京智谱华章科技股份有限公司退款可行么? - V2EX Claude 开始引入身份验证 求 vscode 做笔记软件的插件推荐 - V2EX 讯飞星辰的 Coding Plan 如何? Anthropic 宣布在 Claude 平台推行身份验证机制 科普一下低价 gpt 是怎么来的 有没有长期关注 Claude 的朋友,我建了一个 Channel 自动抓取 Claude Team 的推文 啃了那篇 54 页的 Agent Harness 综述, 给大伙讲个省流版 现在那家的 coding plan 还能买到 是不是最近会有什么更聪明的大模型要发布了呀? 用多了 AI 后,有没有觉得 AI 生成的文章有很强的既视感? 如何 实践 Harness 工程? 今日份 GPT 5.4 笑话 如何建一个自己的号池,让 cursor 真正实现 token 自由 写了三个月 Agent Harness,我终于敢让 Claude Code 全自动写代码了 感叹一下 GLM 5.1 真的强
qwen3.6 27b 本地编码测试
zsj1029 · 2026-04-27 · via V2EX - 技术

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