@MaziyarPanahi:我终于让GLM-5.2成功处理了一份整整三年的病历,这份病历之前只有Bonsai 27B有权读取其中的292条就诊记录…
摘要
@MaziyarPanahi在Mac Studio上使用llama.cpp本地运行GLM-5.2和Bonsai 27B处理一份三年的病历,发现了一个曾被标记但被忽略的危险药物相互作用。两个模型在Apache-2.0许可下完全在设备上运行,Bonsai在约2秒内回答查询,@PrismML声称一个1-bit构建可以装进iPhone。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/16 08:15
我终于让 GLM-5.2 成功处理完一整份三年期的病历——此前只有 Bonsai 27B 有权读取这份病历。
292 次就诊记录存于我 Mac Studio 上的 Bonsai 中。llama.cpp、Metal、ternary、7.2GB、Apache-2.0。病历数据从未离开过这台机器。
GLM-5.2 只能提问。它问了三个问题。Bonsai 在约 2 秒内逐一回答,缓存中仍保留 19,398 个 token。
随后它揪出了 17 个月前埋下的隐患:在 eGFR 39 的情况下使用二甲双胍 + 碘造影剂。2025 年肾内科曾就此发出警告,但急诊科还是安排了 CT 扫描。
一个 27B 级别的模型曾经需要数据中心。@PrismML 表示,其 1-bit 版本仅为 3.9GB,可装进 iPhone 17 Pro Max。
编排器从未触碰过数据。这才是关键所在。
接下来该读什么?
相似文章
@AlexFinn:我简直不敢相信这是真的,我的 Mac Studio 上 100% 本地运行 GLM 5.2(2比特量化),得到的结果……
用户报告在 Mac Studio 上本地运行 GLM 5.2(2比特量化),声称其性能优于 Opus 4.8,并实现免费、私密的超级智能,用于编程和智能体任务。
@pcuenq:GLM 5.2 刚刚发布,现在已经在两台 Mac Studio(M3 Ultra)上通过 MLX 运行。这相当于……
GLM 5.2 是一款与顶级闭源模型相媲美的开放权重 AI 模型,现已发布,并在两台 Mac Studio(M3 Ultra)上通过 MLX 运行。
Show HN: 在慢速电脑上运行GLM 5.2
Colibrì是一个纯C推理引擎,通过从磁盘流式加载专家,在约25GB RAM的消费级硬件上运行744B参数的GLM-5.2 MoE模型,配合推测解码可实现约2.2-2.8 token/秒的速度。
@UnslothAI: GLM-5.2 现在可以本地运行!2-bit 模型在从 1.51TB 缩小到 238GB(-84% 大小)后保留了约 82% 的准确率…
UnslothAI 宣布 GLM-5.2,Z.ai 的最强开源模型,拥有 744B 参数,现在可以通过动态 GGUF 量化在本地运行,将大小减少约 84% 至 239GB,同时保留约 82% 的准确率。它适用于 256GB Mac 以及 RAM/VRAM 配置,并支持长上下文、推理和代理任务。
@tolak_eth: 我想分享一下我们是如何避免每年花费约16万美元来托管拥有完整1M上下文的GLM-5.2。当GLM-5.2推出时……
Phala通过将MoE专家量化至4位并保留关键部分为FP8/BF16,在单个8×H200节点上实现了与FP8基线相同的基准测试结果,从而避免了每年16万美元的GLM-5.2完整1M上下文托管成本,并在Hugging Face上发布了优化后的模型GLM-5.2-W4AFP8。