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作者将上周的 MoE 专家按需从磁盘流式加载的方案接入 llama.cpp 的 WebGPU 后端，使 80B MoE 模型（Qwen3-Next，48GB GGUF）也能在 Chrome 标签页中运行，无需为每个模型手写引擎。该方案新增了 ggml-webgpu 的缓冲类型、slot 映射的 MUL_MAT_ID 着色器和驻留逻辑，实测在 M4 Pro MacBook 上以 2.9 tok/s 解码 80B 模型，较小模型可达 22 tok/s。
谷歌的 Gemma 4 26B A4B 模型可通过模型分页在 iPhone 17 Pro 上运行，实现强大的设备端 AI 功能。