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跑本地大模型 电费要多少? 多机异构显卡组合推理 本地部署 GLM-5.2 的门槛太高了,根本玩不起! 开源了一个 LLM 推理服务监控面板 大模型小白推荐一下本地模型 有支持 6000 Ada 使用 deepseek v4 flash 推理 的框架吗 分享个自己在用的玩具 配置 kiro 的问题 买 macbook pro 笔记本,跑本地模型,怎么配置性价比比较高? 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? 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?
GLM5.2 个人感觉有点被吹大了
hihihihihi · 2026-06-19 · via Local LLM

前几周用了几天 Claude-fable-5 模型,确实很明显的感觉准确率非常高,理解能力也非常高,基本一遍过。在这个之前我大部分使用 Opus4.8 以及 Sonnet4.6, 理论上我用 sonnet 4.6 更多。

这段时间看 GLM 这么火,我也凑热闹去抢了下,一直没抢到,干脆购买了国外版本的 z.ai 的套餐。这几天重度使用了一下,说说我的感受:

前提:我都是用的 claude code cli

  1. GLM5.2 有点话痨,有的时候说一堆话,甚至大段重复,不够言简意赅

    1. GLM5.2 对整个项目的把控不如 claude code ,要 GLM 做一个功能,他有时不先去看程序是不是有什么已经做了的,或者是否影响别的地方,就是感觉整个考虑不周到,要我来指正。 我明白很多时候需要描述更清晰需求,但是有的需求应该是显而易见的。 这点我感觉全局上,fable > opus > sonnet > glm
  2. 慢,卡,经常一个小问题,要搞好几分钟,明显提赶上 claude 效率要更高。

所以总结起来说:相对目前所谓可用模型第一来说,我觉得 GLM5.2 过誉了,理解能力欠缺,整体把控能力不够,效率不够高。总的来说也是国产模型里面一梯队的,但是和 claude 确实还有半年到一年的差距。

PS:个人意见,很主观,仅供参考。