开源生态
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阿里通义千问被压到 10GB — 小尺寸跑出原版质量,本地 AI 又进一步
奥地利 ISTA-DASLab 实验室把阿里通义千问系列一个 270 亿参数（27B）模型压到 10GB（普通 U 盘大小），成绩还能和原版几乎打平。本地 AI 又向前跨了一步——企业可以不用云端、不上传数据，部署一个够用的 AI。
本地 AI 越来越聪明，但越来越慢 — 开发者开始用「时间预算」挑模型
本地大模型越变越聪明，用户却发现「聪明不等于能用」：跑分高的模型思考链太长，不如跑分低但出活快的模型。本周 Reddit 上有用户点名 Qwen3-32B，呼吁建立「限时榜单」。这是 AI 评估从「准不准」转向「一小时能干多少活」的信号，值得所有打算部署 AI 的企业重新算账。
DeepSeek Agent 教程出到第 10 章 — 中国大模型开始抢开发者
DeepSeek 开源的 Agent 框架 Harness 在中文技术社区被逐章拆解，最新已到第 10 章。值得关心的是这背后的转向：中国头部大模型公司的竞争重心，正从「比模型跑分」移向「抢开发者和生态」。
本地 AI 爱好者自己承认:跑模型还是少数人的玩具
r/LocalLLaMA 本周一篇高赞帖被顶到首页:版主级用户公开说,本地大模型对绝大多数人仍然不实用。这不是吐槽,是社区内部少见的自我降温信号。
DeepSeek Harness 让 Agent 自己写插件 — 野心很大，但普通人可以再等等
DeepSeek 这周开源了一个 Agent 框架，核心是 Agent 能自己找插件、自己装、甚至自己写插件。社区 4 天涌出 6600 多个插件，GitHub 拿到 14.7 万 star。但当前版本号 0.1，官方自己标注面向开发者，距离日常可用还有距离。
Llama.cpp 作者被集体感谢：一个人撑起开源 AI 半壁江山
保加利亚程序员 Georgi Gerganov 一个人主导的 Llama.cpp，让大模型跑进普通电脑。Reddit 本地 AI 社区集体向他致谢 — 这背后是一个被低估的事实：整个本地 AI 生态都建立在他的个人代码上。
DeepSeek 把 Agent 框架拆成 159 块乐高 — 挑战欧美'固定核心'路线
DeepSeek 这周开源 Agent 框架 Harness，默认 159 个插件 — 包括调度大脑本身。底层引擎 Cordis 由 Koishi 社区开发者贡献，经 4000+ 插件验证。值得关心：中国 AI 竞争已从模型层下沉到框架层。