expert-streaming

标签

Cards List
#expert-streaming

在 64GB Mac 上以 41–52 tok/s 运行 95.5 GiB 的 Qwen3.8-Flash-Next(比 llama.cpp 快 1.76 倍):Slipstream 发布,130k 上下文扩展,以及 Swift 变体

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-10-01

作者发布 Slipstream——一款针对 Apple Silicon 的 C++ Metal 推理引擎,支持原生 SSD 专家流式加载与投机草稿解码,可在 64GB Mac 上以 41–52 tok/s 运行 95.5 GiB 的 Qwen3.8-Flash-Next 模型,比 llama.cpp 快 1.76 倍,且 130k 长上下文下速度不衰减。

0 人收藏 0 人点赞
#expert-streaming

Qwen3.8-Flash-Next (95.5 GiB) 在 64GB Mac 上以约 27 tok/s 运行,检查点与叉版本

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-09-18

作者优化了 Qwen3.8-Flash-Next 模型,使其能在 64GB Mac 上运行,使用专家流式处理和其他技术,通过发布检查点和 llama.cpp 叉版本达到约 27 tok/s 的速度。

0 人收藏 0 人点赞
#expert-streaming

在空气中超越光速:32GB M4 MacBook Air上的8-22 tg/s Qwen3.8-Flash-Next (Q4/Q4ish)

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-09-10

Cherenkov是一个新的Apple Silicon推理引擎,使用预测专家流和混合精度执行,实现对像Qwen3.8-Flash-Next这样的大型AI模型的高效内存受限推理。

0 人收藏 0 人点赞
#expert-streaming

@ErickSky: 忘掉vLLM、llama.cpp和昂贵的GPU吧。[colibri] 这个工具用纯C语言在约25GB RAM上运行GLM-5.2 (744B MoE)…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-07-10 缓存

colibri 是一个纯C语言推理工具,通过从磁盘流式传输专家模型,在约25GB RAM上运行GLM-5.2 744B MoE模型,无需昂贵的GPU。

0 人收藏 0 人点赞
← 返回首页

提交意见反馈