开源社区

找到 7 篇关于此标签的文章

千问 3.6 和 3.8 差距只有 7 个新词 — Reddit 用户把它们合并了

Reddit 用户 @bigattichouse 把阿里通义千问 3.6 和 3.8 合二为一,两个版本只差 7 个新词。这件事戳中了大模型版本号节奏的尴尬,也展示了开源社区的实验能力。

一位独立开发者把通义 27B 模型在单张消费级显卡 RTX 3090 上跑出 138 token/秒，长对话第二轮延迟从 23 秒压到 1 秒。这不是模型能力的突破，而是本地大模型成本曲线被开源社区悄悄拉平的信号。

一位开源开发者把阿里通义千问 27B 模型在 RTX 3090（24GB 显存、二手价 1500-2000 元）上跑到 99 tokens/秒，意味着消费级硬件已能流畅运行中等尺寸大模型，对企业本地部署和个人数据敏感场景都有现实意义。

阿里 Qwen3.5-9B 被一个本科生用自研压缩管线做到接近无损。这一战意味着开源"单兵"开始系统性反超成熟团队——但量化方法、压缩标准的定义权，也在悄悄离开中国。

一位开发者用张量级量化（给 AI 模型瘦身并保留关键能力的技术）让开源模型 Gemma 4 12B 编程能力提升 8.55%，模型体积几乎不变。这意味着「越大越强」的大模型叙事正在被开源社区啃食，对预算有限的中小企业是好消息。

一位 Reddit 用户用未发布的 DeepSeek-V4-Flash 配合本地视觉模型，让 AI 自己写代码、自己截图、自己挑刺修改，跑出一段动画。背后是开源社区正在试出大公司还没敢发的玩法。

r/LocalLLaMA 本周出现布朗尼食谱讨论帖。这是社区水贴，不反映 AI 行业任何技术或商业动向，知识工作者无需关注，但可借此了解开源社区生态的日常面貌。