Gemma 4 124B MoE 開放發佈傳聞
Reddit 上根據 Jeff Dean 刪除的推文猜測 Gemma 4 124B MoE 可能超越 Gemini 3 Flash-Lite。社群期待 Google 開放此更大模型變體。最近發佈後，更多驚喜預期。
Search
Tag: #benchmarks166 results
Qwen 3.6B Q2-Q8 量化基準結果
Reddit 用戶對 Qwen 3.6B 的 Q2 至 Q8 量化版本進行基準測試。本地 LLM 愛好者可查看結果。由 /u/PraxisOG 發佈於 r/LocalLLaMA。
AI 基準測試失效，需新評估方法
傳統 AI 基準以人類對抗機器於孤立任務如西洋棋或編碼。此人機對比框架誘人卻有缺陷。亟需超越簡單比較的新評估方法。
Intel超低價Wildcat Lake跑分首次曝光，單核追平酷睿Ultra 9
Intel尚未發布的Core 300系列Wildcat Lake處理器，包括Core 3 310和Core 5 320，出現在CrossMark和Geekbench跑分中。它們單核性能追平高端Core Ultra 9，儘管定位超低價。這是首度公開其性能數據。
🤖
Qwen3.5-27B 本地匹敵 120B 模型
使用者測試顯示 Qwen3.5-27B (Q6_K_XL) 在開發任務匹敵 Nemotron-120B、Qwen3.5-122B 及 GPT-5.4。在 2x RTX 3090 上達 803pp/25tg，256k 上下文。可取代 API 訂閱用於日常編碼。
🤖
Qwen3.5 知識密度領先
發文者強調 Qwen3.5 系列，特別是 27B 模型，在 Artificial Analysis 基準測試中知識密度超越 Minimax M2.7 與 Mistral Small 4 等對手。詢問 Qwen 團隊使用何種技巧（如 RL 擴展）使其尺寸/效能比優異。自 v3 起社群高度讚揚。
⚙️
Mac Mini M4 32GB：20B LLM 達 34 tok/s
Mac Mini（32GB）執行 unsloth gpt-oss-20b-Q4_K_S.gguf 的效能基準，使用 OpenClaw 2026.3.8 及 LM Studio。初始提示後達 34 令牌/秒解碼速度及 0.7 秒首令牌時間，脈絡達 26k。
🎬
VLMs 缺少的影片基準測試
研究者檢視 VLMs 的影片基準如 VideoMME、MLVU、MVBench、LVBench。尋求缺失部分想法，特別是物理開放世界評估。在 r/MachineLearning 發文。
14 吋 MacBook Pro 限制 M5 Max 晶片
初步基準測試顯示 M5 Max 晶片在 16 吋 MacBook Pro 上表現更好。14 吋機型在高負載下會限制晶片效能，因熱管理限制。這影響高效能任務。