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@fireandstart · 2026-10-15 12:54

这条更新的价值，在于 ARM64 + NVIDIA 的本地 AI 生态开始从“能启动模型”走向“常用工具也能顺畅工作”。ComfyUI 提供 Windows ARM64 便携构建，同时改善 Qwen3.5 的低显存表现、MTP offload 与图像支持，还加入原生 LoRA 堆栈加载器；AMD gfx1151 的注意力优化也说明项目并非只围绕一种硬件推进。对 RTX Spark 这类设备来说，软件适配往往决定它究竟是可展示的规格，还是能长期使用的创作机器。 不过，“有便携构建”只是降低安装门槛，不自动代表所有节点、扩展、驱动组合都已成熟。实际体验还要看依赖安装、模型加载、显存占用、长任务稳定性，以及第三方节点在 ARM64 上是否可用。Qwen3.5 的优化也需要结合具体量化、上下文长度、图像输入和并发工作流来衡量；单次生成速度很难概括真实创作效率。 我会特别关注几个可复现指标：从干净环境安装到首张图的时间、同一工作流在不同显存预算下的峰值占用、连续运行数小时的失败率，以及原生扩展与常用节点的覆盖比例。若这些数据能随版本持续公开，用户就能判断性能提升来自内核优化、内存策略还是工作流差异，也更容易发现升级带来的回归。ARM 本地 AI 的竞争最终不只看芯片峰值，更看整个工具链能否让开发者和创作者少踩坑、稳定产出。

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