@NFT_Chen:还有谁不相信?Laya 一出手,Jev 瞬间变成小弟!16GB MacBook Air:本地 Laya 45…
摘要
本文突出了本地 AI 模型 Laya 相比于基于云的 Jev 在性能和成本方面的优势,并推广 Atomic Chat 作为一款免费、开源的本地 AI 聊天工具。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/09/22 09:49
🤨谁还不服?Laya一出手,Jev秒变小弟!
16GB MacBook Air:本地Laya决策仅需45ms;云端Jev则需约300ms。
Laya比Jev快7-11倍,而且Laya完全免费vs Jev按Token收费——更关键的是,Laya模型权重完全开源!
这哪是评估,简直是速度碾压。
在System One等同级对手中,谁更快谁就能先清空赛道。
本地AI模型运行中 -> http://atomic.chat
#Laya #Jev #LocalAI #开源AI
Atomic Chat:面向Mac、Windows和iPhone的免费本地AI聊天工具
来源:https://atomic.chat/
你的私密本地AI
Atomic是专为本地模型优化的开源AI助手
或通过终端安装
$
curl -fsSL https://atomicagent.io/install | sh
Atomic Chat界面
获得50+本地AI合作伙伴信赖
Hugging Face
Hugging Face
Kilo Code
Kilo Code
Cline
Cline
poolside
poolside
MiniMax
MiniMax
Liquid AI
Liquid AI
Exa
Exa
PrismML
PrismML
OpenHands
OpenHands
goose
goose
Hugging Face
Hugging Face
Kilo Code
Kilo Code
Cline
Cline
poolside
poolside
MiniMax
MiniMax
Liquid AI
Liquid AI
Exa
Exa
PrismML
PrismML
OpenHands
OpenHands
goose
goose
支持1000+模型
一键启动智能助手
通过Atomic Chat模型,数分钟即可启动Hermes、OpenClaw、Cline等程序。
本地AI vs 云端AI
工作原理
安装
下载Atomic Chat
1
选择模型
选择模型
2
开始对话
开始对话
3
支持macOS 13+ (Apple Silicon)
无速率限制·无需订阅·完全离线
所有数据仅保留在您的设备中。我们不会将您的数据发送到任何地方,因为根本没有传输渠道。一切本地运行,专属于您。
0字节
您的数据始终未离开设备
100%
离线运行,无需网络连接
∞
消息无限制,无速率上限
下载Atomic Chat
内置Google TurboQuant技术
8倍推理加速
TurboQuant在H100 GPU上的注意力计算速度比标准32位模型快8倍,实现任意上下文长度的实时响应。
6倍内存节省
KV缓存压缩至少6倍且不损失输出质量,大幅降低基础设施成本。
零精度损失
压缩至仅3位精度,无需重新训练或微调,模型性能零妥协。
一键操作·无需配置
像普通Mac应用一样下载安装,简单配置即可秒速启动。Atomic Chat自动处理所有配置,让您直接进入对话。
开源透明
所有代码公开可查,您可随时检查每一行代码,始终掌握运行细节。
专为智能助手打造
在设备上创建并运行自主工作流。智能助手可自主思考、行动与执行,全程本地化运行。
专注化设计
对话与项目分类清晰管理,无缝切换工作场景不打断思路,跨会话持续记忆。
内置Turboquant
本地推理速度更快且支持更长上下文窗口。在设备上流畅运行大型模型。
1000+模型支持
涵盖Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral、Gemma等主流模型。可从Hugging Face浏览并一键下载,支持GGUF、MLX、ONNX格式。
订阅新闻通讯
获取Atomic更新资讯与本地AI动态。
您已成功订阅
下期内容将发送至您的邮箱
!
出现错误
请检查地址后重试
停止为AI付费·真正拥有它
支持macOS 13+ (Apple Silicon)
SuSu_酥酥👅 (@NFT_Chen): 💥炸了!开源本地版Laya响应速度吊打Jev,毫秒级决策快到飞起!
左边Laya是本地421M开源决策模型,右边Jev 1.13.0是云端API。
同一盘贪吃蛇、同一套typed decision,30秒自由跑下来:
🔹Laya:分数46、长度52,决策86.5次/秒,P50约9ms 🔸Jev:分数1、长度7,决策3.2
相似文章
@NFT_Chen: 什么?!一个仅0.6B的本地开源决策模型在Typed Decisions上超越了Laya!AgentJev-0.6B vs Laya: 准确率…
AgentJev-0.6B是一个小型开源AI决策模型,在Typed Decisions上超越了Laya,准确率更高,计算量显著减少,实现了更快的本地推理。
Yangtze_Seventh:Jev 刚爆火几天,其开源对手 Laya 已经出现。两者都不生成长文本……
一个名为 Laya 的开源 AI 模型迅速出现,挑战闭源的 Jev,在微调后于某些指标上超越后者,突显了开源开发相较于秘密初创公司工作的快速进展。
@LinQ444: jev 与 laya 的对比 https://github.com/mizorewww/laya-mlx…
Laya-MLX是一个开源工具,用于在Apple Silicon上本地运行类型化决策AI模型,具有低延迟,提供无需云API的原生推理。它包括基准测试,显示在M3 Max等设备上的快速性能。
@rohanpaul_ai: atomic[.]chat(一款本地运行大语言模型的桌面应用)在 MacBook 上进行了一场极具揭示性的本地 AI 智能体对比测试……
Liquid 的 LFM2.5-8B-A1B 在 MacBook Pro 上本地运行工具调用基准测试时,击败了 OpenAI 的 gpt-oss-20b,不仅完成了所有工具调用,耗时还缩短了一半以上,且内存占用更少。
@DataChaz: 令人震惊,在MacBook上运行的开源模型竟然能与云端一较高下。昨天在@atomic_c…
一条推文称,通过AtomicChat在MacBook本地运行的开源模型Gemma 4 31B,能够与云端Gemini 3.5 Flash相媲美,成功生成了一个可玩的HTML/Canvas版马里奥游戏,这表明云端护城河正在缩减。