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用K3和qwen-3.8做了两个雷电，左边k3，右边qwen

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我已经在mac上用上Gemma-4-12b了，技术栈是： llama.cpp + GGUF Q4_K_M + Metal 32K context，本地 OpenAI-compatible API 实测约 36 tok/s，常驻 RSS 约 10GB 难以想象，只有10GB的内存占用！ 如果你也有一台16GB以上的MAC，看我的方案，你可以不一直用，但你能忍住不试试吗？
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我已经在mac上用上Gemma-4-12b了，技术栈是： llama.cpp + GGUF Q4_K_M + Metal 32K context，本地 OpenAI-compatible API 实测约 36 tok/s，常驻 RSS 约 10GB 难以想象，只有10GB的内存占用！ 如果你也有一台16GB以上的MAC，看我的方案，你可以不一直用，但你能忍住不试试吗？

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150,540 views • 2 months ago

Google再次发力，昨天Google 丢出了Gemma4 系列的QAT模型，直接让16GB MAC可以跑256k上下文的agent了。 之前有人说Gemma 4 12B 本地部署30k上下文没啥用，我用 Google QAT 尝试了一下，只要增加1.5GB内存就能打开256k上下文！ 左边：常规 Q4_K_M @ 32K 右边：Google QAT Q4_0 @ 256K 同一台 Mac、同一 prompt、两个 llama-server 同时跑，实时对比内存、CPU、tok/s。
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Google再次发力，昨天Google 丢出了Gemma4 系列的QAT模型，直接让16GB MAC可以跑256k上下文的agent了。 之前有人说Gemma 4 12B 本地部署30k上下文没啥用，我用 Google QAT 尝试了一下，只要增加1.5GB内存就能打开256k上下文！ 左边：常规 Q4_K_M @ 32K 右边：Google QAT Q4_0 @ 256K 同一台 Mac、同一 prompt、两个 llama-server 同时跑，实时对比内存、CPU、tok/s。

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110,414 views • 2 months ago

用Kimi-k3做了3个前端页面，我认为他并没有Fable5的级别，甚至有一些测评结果很奇怪，我感觉是特意刷了
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用Kimi-k3做了3个前端页面，我认为他并没有Fable5的级别，甚至有一些测评结果很奇怪，我感觉是特意刷了

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11,518 views • 25 days ago

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