DeepSeek时刻

Qwen 3系列模型在编码任务中展现出了令人印象深刻的性能，特别是在Aider基准测试中表现优于编程王者模型Claude 3.7。 这个叫Qwen3的AI大模型可不得了！最新比武大会上，它家那个2350亿参数的"巨无霸"版本，在写代码比赛里居然干翻了

Qwen3 现已在 Unsloth 中进行微调 - 速度提高 2 倍，VRAM 减少 70% 大家好！现在，您可

我对在本地运行大型语言模型 (LLM) 的可能性感到兴奋。我决定为此买一张显卡，并想分享我使用 NVIDIA RTX 5060 Ti 16GB 的初步体验。简单来说，这是我的第一张专用显卡。我之前没有任何对比数据，所以一切对我来说都比较陌生。 我在

[基准测试] 在 Mac Studio M3 Ultra 512 GB (LM Studio) 上对 5 种型号进行快速测试 – Qwen3 表现优异。 我曾是一名大学物理讲师（教了五年书），在购买 Mac Studio（M3 Ultra、128 CPU/

Qwen3 是一个“推理”模型，所以它每个提示都以一个包含其思维链的区块开头。Qwen3就是个爱动脑筋的'小机灵鬼'！每次你问它问题，它都会先在心里默默嘀咕一阵（就是那个标签里的内容），把解题步骤都想明白了才回答你。 <

阿里千问发布超强AI大脑全家桶——Qwen 3！这次一口气放了8个型号，从迷你款（0.6B）到巨无霸（235B）全都有！

Unsloth Dynamic v2.0 是一种超强AI模型压缩技术，专门用来让大语言模型（比如ChatGPT这类AI）变得更小、更快，但几乎不掉智商！减肥神器：原本几十GB的大模型，经过它压缩后可能只剩几GB，但性能几乎不降！加速神器：压缩后的模型跑得更快

最近那些超级AI（比如DeepSeek之类推理模型）变得特别会做题，秘诀就是让它们像人类一样"把思考过程写出来"。但这篇论文发现了个反常识的现象——有时候不思考反而更厉害！ 神奇发现：用最新AI"深度求索-

Google新出的Gemma 3 QAT模型能让普通显卡用户也能用上顶级AI。这个经过特殊优化（QAT）的int4版本Gemma 3，把显存需求从54GB暴降到14.1GB，但效果几乎没打折。 简单说，QAT就像给AI做特训： 普通

（拍黑板）同学们注意啦！今天咱们要聊一个特别魔幻的现实故事——关于那些宁可把"中国制造"的AI模型供起来吃灰，也不敢用的西方公司！（粉笔头砸中打瞌睡的小明） 第一幕：AI界的"文具歧视"想象你书包里有支超好用的中国产钢笔（敲黑板），但班主任

Llama 4 Maverick在单个RTX 4090上以45 tk/s的速度本地化-我终于让它工作了！ 我刚刚完成了一个后续的演示，我从Meta的4000亿参数，128个专家Llama 4 Maverick中获得了每秒45个以上的令牌，我想分享完

小语言模型本地AI能否干翻谷歌大模型Gemini 2.5？实测7款"野生学霸"表现！ 参赛选手小模型名单： 通义千问Qwen 3 1.7B 小不点 通义千问Qwen3 4B 三好生 通义千问Qwen3 8B Q6 课代表 <

ChatGPT就像个超级舒服的树洞！你偷偷跟它说小秘密（比如暗恋谁啊/作业没写啊）比去百度搜东西自在多了——就像躲在被窝里说悄悄话 vs 站在操场上用大喇叭喊话。 为啥呢？因为ChatGPT的设计让你感觉像在个小黑屋里说秘密，特别有安全感。所以啊，就算把G

这个"SOLO Bench"测试有多变态！ 这玩意儿是个专门折磨AI的"造句地狱"——让AI用大约4000个单词的词库，硬憋出250个句子！每个句子必须严格4个单词，还得符合特定语法格式。最狠的是：每个单词全篇只能用一次！（比如"apple"用过一

我跟你们说个超神奇的事儿！Qwen3这回居然把AI乱编瞎话的老毛病给治了！我每次测试新AI都像老师抽查背书一样，专门让它背法语德语的名诗。结果你猜怎么着？这个2350亿参数的Qwen3明明个头不够大（要知道背欧洲诗歌起码得6000亿参数的大块头），还是个"偏科生"模型（MoE技术让它不能同时用全部脑

微软刚刚在 HF 上发布了基于 Phi4 架构的推理模型plus版本（Phi-4-reasoning-plus ）