DeepSeek R1 比 Gemma 4 大 25 倍
一年前,DeepSeek R1 以 671B 參數 MoE 架構推出。今天,26B 的 Gemma 4 MoE 雖然小 25 倍,卻表現驚人。貼文對本地 LLM 未來充滿期待。
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一年前,DeepSeek R1 以 671B 參數 MoE 架構推出。今天,26B 的 Gemma 4 MoE 雖然小 25 倍,卻表現驚人。貼文對本地 LLM 未來充滿期待。
音樂家 Rick Beato 認為 AI 將如音樂產業般失敗,預測本地 LLM 將取代商業 LLM。他示範 LM Studio 輕鬆運行 Qwen2.5-32B 並強調隱私優勢。
SLOP FIGHTER 是一款適用於 Linux 的文字敘事戰鬥模擬器,使用本地 LLM。遊戲以玩家文字指令讓變異動物戰鬥,由 Qwen3 1.7B 搭配八個自訂 LoRA 適配器驅動。目前已在 itch.io 上線。
使用者分享從 M3 Ultra 96GB 升級至 RTX Pro 6000 的本地 AI 歷程,最愛 MiniMax M2.7 230B/A10B。對速度興奮但成本遺憾;16GB MacBook 比 512GB 設定更穩定。詢問高階設定的穩定/速度秘訣。

貼文強調2026年4月可能是開放本地LLM最佳月份,附生成圖表顯示發佈模型。徵求被低估模型。註記MiniMax-M2.7授權從MIT改為非商業,排除在外。
用戶對 M5 Max 128GB MacBook Pro 運行本地編碼模型失望,被 Cursor 的 auto 模型超越。速度從 50 tok/s 驟降極慢。尋求 Qwen、GLM 或新 Gemma 模型的設定建議。
Reddit 用戶建議在 r/LocalLLaMA 置頂一篇討論代理式 AI 安全風險與最佳實務的貼文。指出 ollama 和 llama.cpp 等框架的熱門教程完全忽略安全。目標是建立新手 FAQ 和指南。
Reddit 討論串探討相同任務下測試多個 LLM 的工作流程挑戰。強調跨介面與 API 的脈絡一致性問題。尋求社群對本地與雲端模型腳本、框架及統一工具的建議。
一位教授尋求推薦 HuggingFace 上獨特、有趣的模型,超越 ChatGPT 等主流模型,以拓展學生視野。此貼文來自 r/LocalLLaMA 子版塊。