摩尔线程 × 中国移动:国产 GPU 支撑央企大模型,S5000 完成九天 35B 适配
IT之家 4 月 28 日消息,中国移动自主研发的九天 35B 通用大模型将在第九届数字中国建设峰会上正式发布。摩尔线程官方昨晚宣布,其基于旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000,依托成熟的 MUSA 软件栈与高性能算子优化, 已率先完成九天 35B 模型的全流
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感觉本地的模型有很大的潜力,但也有局限,主要是受限于硬件吧。以下几点: 除了复杂架构调整分析工作外,日常的 CRUD 开发、项目总结、文档翻译、需求输入和模块的 Bug 修复上,几乎可以替代在线模型。 复杂分析以及深度的问题查找、大上下文还受限于模型规模和内存。 经过豆包和模型自
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27B/31B 甚至 35B 的 4bit 都可以, 测试了好久, 也下载了几十个了,都不太行, 感觉降智了, 这些刚出来的时候我这个配置能跑到 35tokens/s. 准备直接抄作业, 请给 huggingface 连接, 我的本地推理框架是 omlx, 感谢感谢.
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我是windows上llama.cpp部署的,先看效果图。 这里面,我用的模型是 unsloth 量化的 Qwen3.6-35B-A3B-UD-IQ1_M 模型。 得益于其超强的量化,整个模型可以完美装在 2080ti 11g 显存里面,用 q4 量化上下文可以跑到128k 的上
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