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本地部署与推理 最新动态

把模型跑在自己机器上:量化、推理引擎、显存优化、微调与蒸馏,以及让更大的无对齐模型跑得起来的工程进展。

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精选归档 · 第 89 页

8月17日周一第 1761–1767 条
  1. HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B Aggressive 无对齐 GGUF 量化版并附带 FastMTP 加速方案

    HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化系列,实测拒绝率 0/465,保留文本、推理、Agent 及图像视频能力。全套量化提供 K_P 自定义档位,附带的 FastMTP 32K 加速 sidecar 相比无 MTP 最高达 3.02x 文档 TG 和 1.93x 推理 TG,比内嵌 MTP 最高快 35.2%/21.1%,实测基于 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB。需配套 llama.cpp 补丁,vision 需单独 BF16 projector,原生上下文 262,144 token,可扩展至 1,000,000。

    推荐理由:原文给出了0/465拒绝实测和完整量化档位的MTP加速对比数据,读者可据此判断去对齐程度和各档位实际推理速度。

8月11日周二
  1. NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 开放模型登陆 Ollama,可完全本地运行

    NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 现已可在 Ollama 上下载并完全在本地设备运行。该模型为 30B 总参数、每 token 仅 3B 激活的混合 MoE 架构,面向长时运行的 Agent 任务,支持最高 1M token 上下文,通过 MTP、DFlash 或 DSpark 投机解码实现最高 4x 于同类开放模型的吞吐,任务完成时间快 30%。

    推荐理由:原文给出了 MoE 架构、1M 上下文和 4x 吞吐等具体配置与对比数据,读者可据此评估其本地 Agent 部署价值。

8月10日周一
  1. Meta Superintelligence Labs 首个开放模型 Muse Glimmer 上架 Ollama

    Meta Superintelligence Labs 首个发布的开放模型 Muse Glimmer 现已登陆 Ollama。该模型为 30B 多模态模型,专为本地运行的 Agent 工作负载构建,支持 128K+ 上下文,采用 Apache 2.0 许可证。

    推荐理由:官方说明了在 Ollama 上运行该模型的具体命令、MLX 引擎的 DFlash 加速倍数和图像输入用法,可直接照做。

7月1日周三
  1. ComfyUI v0.27.0 发布,新增 int8 模型支持

    ComfyUI 发布 v0.27.0,主要变更是新增对 int8 模型的支持,包括 int8 lora 应用优化、turing GPU 支持及内存泄漏修复。此外新增 Alibaba HappyHorse 1.1、ByteDance SeeDance-2.0-Mini 与 4K SeeDance 2.0、Google Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Video Omni 等合作节点,并为 Grok Image 节点添加 1080p 分辨率,加入 krea 2 模型合并节点、ConditioningMultiply 节点及 bounding box canvas 与 Ideogram JSON prompt 功能。完整变更见 v0.26.0...v0.27.0。

    推荐理由:ComfyUI 版本更新说明列出了 int8 支持和多个合作节点改动,读者可快速判断升级是否影响自己的工作流。

6月29日周一
6月11日周四
  1. Ollama 更新 MLX 引擎,Apple Silicon 性能提升并支持 NVFP4 量化

    Ollama 更新其 MLX 引擎,称在 Apple Silicon 上实现迄今最高性能,支持 NVIDIA 的 NVFP4 量化格式:在 Gemma 4 12B 上相对 q4_K_M 大约将 4-bit 量化的质量损失减半,输出速度在 8,300-token 输入下快约 20%。

    推荐理由:官方给出了 NVFP4 相对 q4_K_M 的困惑度对比和快照缓存对 Agent 工作流的处理方式,数据与方法都可直接参考。

3月21日周六
  1. ComfyUI v0.18.0 发布:多处 VAE 与显存内存优化

    ComfyUI 发布 v0.18.0,合并了从 v0.17.0 以来的大量改动,包括 LTX 与 WAN VAE 降低 VRAM 与峰值 RAM 占用、支持 mxfp8、新增 --fp16-intermediates 与 --enable-dynamic-vram 启动选项。其他更新包括 FP4/8/16 原生 dtype 训练支持、AMD gfx1150(Strix Point)启用 Pytorch Attention、userdata 原子写入防崩溃丢数据,以及新增 Quiver SVG 节点并将 seedream-3-0-t2i 和 seedance-1-0-lite API 节点标记为弃用。

    推荐理由:这份官方更新日志集中列出了内存与显存优化、量化训练支持等具体改动,想了解该版本实际改了什么的读者可对照查阅。