+1 每月 60

买个二手的 M1MAX 64g 的玩玩得了

经常用还没坏

别的不说，澎湃 OS3 流畅度比 iOS26 那是高多了

@KaiWuBOSS 跑不起来
本地大模型部署器 vv0.3.1 · llama.cpp b8864
by llmbbs.ai · 本地 AI 技术社区

[1/6] Probing hardware...
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 (SM120, 8151 MB VRAM, 448 GB/s)
RAM: 31 GB DDR4
OS: windows amd64
⚠️ CUDA 13.2 detected — known bug with low-bit quantization
If you see garbled output, downgrade driver to CUDA 13.1
Warning: RTX 50 series with CUDA 13.2 detected
Kaiwu will use CUDA 12.4 binary for stability.

[2/6] Selecting configuration...
Model: Qwen3.6 35B A3B Claude 4.7 Opus Reasoning Distilled (moe, 22B total / 1B active)
Quant: Q22 (13.5 GB)
Mode: moe_partial
Accel: Flash Attention + SWA-Full (hybrid arch)

[3/6] Checking files...
Using bundled iso3 binary: llama-server-cuda.exe
Binary: llama-server-cuda.exe [cached]
Model: Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled.i1-IQ3_XS.gguf [cached]

[4/6] Preflight check...
✓ VRAM sufficient

[5/6] Warmup benchmark...
RTX 50 系首次运行，正在编译 CUDA 内核（约 60s ，仅需一次）...
✓ CUDA 内核编译完成，后续启动将秒开
⚠ JIT 预热失败: exit status 0xc0000135
Probe 1: ctx=128K ... OOM
Probe 2: ctx=64K ... OOM
Probe 3: ctx=32K ... OOM
Probe 4: ctx=16K ... OOM
Probe 5: ctx=8K ... OOM
⚠️ Warmup failed: all ctx probes failed (tried down to 4K)
Using default parameters

[6/6] Starting server...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
⚠️ 显存不足，降低上下文至 4K 重试...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
Error: failed to start llama-server: 连续 2 次启动失败，即使最小上下文(4K)也无法运行

NVIDIA GeForce RTX 5060: 8151 MB VRAM
模型 Qwen3.6 35B A3B Claude 4.7 Opus Reasoning Distilled: ~13813 MB
KV cache (4K, q4_0): ~80 MB
预估总需: ~14917 MB

差额: 6766 MB

建议:
1. 选择更小的量化 (Q4_K_M 或 Q2_K)
2. 选择更小的模型

Usage:
kaiwu run <model> [flags]

Flags:
--bench Run benchmark after starting
--ctx-size int 手动指定上下文大小（ 0=自动）
--fast Skip warmup, use cached profile
-h, --help help for run
--host string 监听地址（默认 127.0.0.1 ，用 0.0.0.0 开放局域网） (default "127.0.0.1")
--llama-server string 使用自定义 llama-server 二进制（完整路径）
--mode string 模式选择: speed/balanced/context （默认用上次选择）
--reset 清除缓存，重新 warmup 探测最优参数

@andyskaura 谢谢哥

@andyskaura 等你下周的 win 版本

谢谢大佬

@Vendettar #30 我是去四川联通贴吧里找的，不知道现在还有没有。

成都联通动态公网 IP 怎么申请能说一下吗？

同款空调双十一的时候京东自营国补到手价我买成 1580 。你 6 月是不是赶上 618 的价格了

红米 turbo3 ，性能不错价格便宜，也支持 80%充电上限，可以去某鱼看看有没有已经解锁的二手机

我买过两个小米洗烘一体机好像没有这种明细的刺鼻气味，虽然不是同一个型号但是应该都是吉德代工的。用过海尔海信的冷凝式洗烘一体机，洗烘完之后的味道和小米洗烘出来的没有太明显的区别。

买新不买旧，除非小米六

风速开到最低之后，制冷速度也不会过于快，可以避免频繁停机导致的湿度回升。

手动把风速开到最低（ 0%），让空气充分冷凝。这样湿度就不会太高。开到最低之后还是湿的话就只能把温度开低一些。

@hay313955795 #4 我们也是连上九天还要上四天，人都麻了。