本地模型从几乎无用迅速变得真正有用。是什么发生了变化？

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摘要

文章指出，过去一年中，本地AI模型变得显著更有用，从玩具变成了编程和工作流程的实用工具，尽管在复杂任务上仍落后于闭源模型。

https://preview.redd.it/knc4ht7bft7h1.png?width=1048&format=png&auto=webp&s=49abdb8b0f358e799ecb06aa49134d9b0fd49336 Mitchell Hashimoto 此前提出了一个很好的观点：本地模型在感觉上仅仅一年内就从基本没用变得真正有用。我认为这很准确。一年前，我大多将本地模型视为玩具，用于隐私、简单聊天或小型 RAG 任务。现在人们实际上正在使用 Gemma、Qwen、GLM、Kimi 等进行编码、处理私人文档、本地工作流程，甚至取代一些 API 调用。我仍然认为它们还不能完全取代最好的闭源模型来执行长仓库任务。当任务需要规划、上下文和纠正自身错误时，差距仍然明显。但可用质量的提升感觉是实实在在的。对于每天运行本地模型的人来说，对你而言变化最大的是什么？更好的基础模型、更好的量化、更好的工具如 llama.cpp/Ollama、更多的 VRAM，还是其他什么？
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