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nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free poolside是下面公司出的 laguna-m.1 应该这个效果会好点 Poolside Introducing Laguna XS.2 and Laguna M.1 We’r
IT之家 4 月 29 日消息,当地时间 4 月 28 日,英伟达宣布推出名为 Nemotron 3 Nano Omni 的开源全模态推理模型,旨在为企业级 AI Agent 提供一体化基础模型底座。 据介绍,这是一款将视频、音频、图像和文本的统一多模态推理集成于单个高效开放模型
是在hermes中生成的,提示词如下: 你是 Apple Inc 的顶级 UI 设计师,以 iOS 18 的设计风格(毛玻璃效果、高斯模糊、动态渐变、细腻阴影)创建一个单个HTML文件(包含完整CSS和JavaScript)。实现横板天气页面,包含4个并排的动画天气卡片: 晴天(
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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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
模型来源 RedHatAI/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 · Hugging Face sakamakismile/Qwen3.6-27B-NVFP4 · Hugging Face Qwen3.6-35B-A3B速度 单用户串行测试 : num_prompts=20
哇牛的,上次看见还是qwen3的80b-A3B如此小规模的激活参数呢 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
大佬们 最近用最新的gpustack2.1.2版本 搭配8个L40装了Qwen3.5-35B-A3B的vllm模型。 官方文档说可以靠thinking_budget参数来调节思考的长度,但是根本不好使啊.. system角色写提示词要求它精简思考过程也不行。。。。 没招了.. 1
先说配置: CPU: E5-2680 v4 * 2 内存: 220G GPU: 3090 24G *2 系统:Ubuntu20 工具: LM Studio 0.4.11 Qwen3.6-27B Qwen3.6-35B-A3B 默认专家数量为8,这里佬友自行设置为了9, 问题是:“
对比deepseek的价格 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
llama.cpp 支持的APEX量化效果挺好的, https://huggingface.co/mudler/Qwen3.6-35B-A3B-APEX-GGUF 根据该量化库的作者的表述 , 消费级显卡可用的 Qwen3.6-35B-A3B-APEX-I-Compact.ggu
IT之家 4 月 20 日消息,4 月 19 日(昨天)晚间,千问 3.6 系列中等尺寸模型 Qwen3.6-35B-A3B 模型正式开源,仅激活 3B。 根据介绍,该模型不但轻量高效,而且在智能体编程方面表现卓越,大幅超越前代模型 Qwen3.5-35B-A3B,并可与 Qwe
Qwen 3.6 35B-A3B 智商测试 之前没考虑过本地部署 LLM——一是没卡没好设备,二是感觉小模型智商不会高到哪里去。 但最近对 Claude Opus 的降智略感失望,本地部署个不错的 LLM 至少不会降智。看佬儿友分享最近发布的 Qwen 3.6 ,看起来不错,手痒
前几天阿里开源了qwen3.6-35b-a3b,这个模型是qwen3.5-35b-a3b的升级版 和qwen3.6-plus一样,qwen3.6-flash也进行了涨价,一般来说都是按模型参数定价的,阿里这一波感觉飘了,把训练成本加给用户api(备注plus和flash是开源模型
概述 感谢各位上次发帖很多佬的交流, 上次是豪华配置,这次测了弱一点的配置 首先期望不要太高,其实这个水平的模型OpenCode还有厉害一点的Minimax M2.5免费用( 虽然刚才出现的Bug Minimax也没修好 能玩,但是上下文看自己的操作,如果有核显则可以拉到100K