Ling

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金融大模型跑分争议：每家都穿自己的装备上场，这榜还公平吗

本周 Reddit 技术圈拆解了一张国内金融大模型 Ling 的官方跑分卡：不同模型在不同测试里用了完全不同的推理设置、Agent 框架甚至工具，所谓的榜单排名更像一场「测试方案」的比拼。这事对所有用 benchmark 选模型的企业和投资人都值得警惕。

一位 Reddit 用户报告 Ling 3.0 Tiny 在 4GB 显存的旧电脑上跑到 36 token/秒，并称效果接近 Qwen 3.5 9B。这条单点帖子需要打折，但指向的趋势值得关心：消费级硬件跑得动、效果够用的小模型正在变多。

本周 Reddit 一项测试显示，1240 亿参数的 Ling 模型在单台 NVIDIA DGX Spark 桌面机上连续生成 1.5 万 token，全程解码速度稳定在 35.7 token/s。值得关心的是：本地大模型正从极客玩具变成企业可认真评估的部署选项。