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@fireandstart · 2026-10-17 15:01

这份清单最有意思的地方，不只是开放权重模型一周上新很多，而是它把讨论从“参数有多大”拉回到普通人手里能不能跑、跑起来是什么体验。你提到用 RTX 3060 做配置和基准测试，这让模型名单有了实际参照：显存、量化方式、上下文长度、推理速度和任务表现，都会决定一个模型究竟是新闻里的数字，还是可以放进本地工作流的工具。 尤其是 2B、4B、9B 这类小尺寸选择，以及把较大的 MoE 模型通过显存与内存协同运行的尝试，说明硬件门槛并非只由总参数量决定。活跃参数、注意力结构、权重精度、预填充和解码阶段的负载，都可能改变最终体验。当然，单机跑通不等于所有场景都划算：长上下文、并发、稳定性、功耗和软件栈仍要一起看，模型榜单也需要可复现的测试条件。 我更期待你后续那组实测能把这些维度并排呈现，特别是同一张卡上的显存占用、首 token 延迟、持续生成速度和实际任务质量。这样大家就能按自己的设备和用途选模型，而不是只追最新发布。开放权重真正扩展的，是更多人能在本地试验、比较和改造模型的空间。

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