切换到 turboquant_plus, 效率真的提升太高了

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https://github.com/TheTom/turboquant_plus

我是 32G M5 的 macbook air, 启用了 Qwen3.5-27B.Q3 的大模型, 内存最高是在 81%,关键我的电脑还跑了一堆其它应用比如同花顺/抖音/邮件/梯子/笔记/chatgpt, 关键是我刚启用, 缓存刚开始建立中, 这个真的是质的提升.

晚点我试下 35B 的模型,我强烈建议各位用它, 不是一般的提升效率, 也许不远的月份, 我这种配置可以跑 70B 的大模型也不一定呢, 这样再没有 tokens 焦虑.

TurboQuant

效率

大模型

18 条回复 • 2026-04-02 18:50:44 +08:00

penisulaS

13 小时 11 分钟前

你本地一般用来跑什么呢?我是 m2max 96G,但一直不知道用来在本地干什么,用了几个本地模型都感觉不如线上的版本

Hermitist

13 小时 0 分钟前

@penisulaS 我上面不是说的很清楚吗? https://github.com/TheTom/turboquant_plus 我试过 omlx/ollama/llama, 还是现在这个更节约资源,速度更快, 你这 96G 内存, 我估计跑 100B 以上都没问题吧, 要不你试试? 等你回复.

penisulaS

12 小时 54 分钟前

@Hermitist 你试过用来跑本地的代码模型吗?我的意思是我试过本地的,感觉比较笨,没达到我的门槛,感觉这些开源的非超大模型还不够聪明

xooass

12 小时 37 分钟前

温度怎么样

我在考虑 32G 的 mba 还是 mbp 中，价格就差 3000 ，目前怕跑模型是一直高负载的话，mba 没有风扇一会就顶不住了，没法长期保持，至少 mbp 有风扇

fe619742721

12 小时 30 分钟前

本地模型效果到底怎么样啊，跟云端比，比如 GLM5 这种，打得过吗

Sezxy

12 小时 29 分钟前

@fe619742721 #5 想啥，肯定打不过啊，参数量放那里

Hermitist

12 小时 18 分钟前

@penisulaS 你说的本地代码模型是什么

@xooass 温度还可以, 直接买 mbp, 还有买 32G 不如买 64G,甚至更多内存的, 因为可以本地跑大模型, 花的钱可以实现 token 只有.

@fe619742721 除非硬件配置很高,否则还是大玩具.

xing7673

12 小时 7 分钟前

@penisulaS #1 跑对任务智能要求不高，对要素状况反应不需要高智能，但是需要持续的、可观测的、费 token 的简单场景，比如跑新闻监控、翻译、聊天总结、文件夹分类、邮件分类等等直接任务，也可以跑一些简单的爬虫。
多工具、多 agent 协调的复杂场景确实不能指望本地模型，除非你对你的场景要求写得非常详细，但是仍然有注意力漂移的风险。

xing7673

12 小时 2 分钟前

晚点我试下 35B 的模型,我强烈建议各位用它, 不是一般的提升效率, 也许不远的月份, 我这种配置可以跑 70B 的大模型也不一定呢, 这样再没有 tokens 焦虑.

-- turbo3 只针对 KV Cache 的量化，不针对模型本身的量化，你的 32g 跑 70b 模型技术上和以前是一样的，只是 turbo3 能帮你拓展上下文宽度