Desert Ant Labs：本地运行的快速模型
来自 Hacker News · 期号 2026-09-09
摘要
本地运行的小模型通常比云端大模型慢，但 Desert Ant Labs 声称找到了新方法。 他们的模型专为设备端设计，在推理速度和内存占用上做了优化，可以在手机或笔记本上实时运行。 评论区有用户分享了实际测试：在 M1 MacBook Air 上，7B 模型能达到每秒 30 token 的生成速度，足以应付日常对话和代码补全。 原文附了详细的 benchmark 和部署指南。
来自 Hacker News · 期号 2026-09-09
本地运行的小模型通常比云端大模型慢，但 Desert Ant Labs 声称找到了新方法。 他们的模型专为设备端设计，在推理速度和内存占用上做了优化，可以在手机或笔记本上实时运行。 评论区有用户分享了实际测试：在 M1 MacBook Air 上，7B 模型能达到每秒 30 token 的生成速度，足以应付日常对话和代码补全。 原文附了详细的 benchmark 和部署指南。
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