AI 日报

[https://z-lab.ai/projects/paroquant/](https://z-lab.ai/projects/paroquant/) [https://github.com/z-lab/paroquant](https://github.com/z-lab/paroquant) [https://huggingface.co/collections/z-lab/paroquant](https://huggingface.co/collections/z-lab/paroquant)

​我最近切换到了 DeepSeek v4 Pro。我在 VS Code 中使用 Roo Code 扩展运行它，并启用了‘高思维’模式 ​仅仅几个小时我就花费了约 10 美元。按照这个消耗速度，我还不如直接日常使用 Opus。 ​ ​大家是如何优化你们的 DeepSeek 使用的？

本周发布了 useknockout v0.6.0。单个 FastAPI 服务，20 个端点，一键部署到 Modal。 **端点** - /remove（BiRefNet + pymatting 精细化抠图） - /upscale（Swin2SR 或 Real-ESRGAN，x2/x4 倍放大） - /face-restore（GFPGAN v1.4） - /replace-bg, /remove-batch, /remove-ur

简而言之 - 对于软件开发，运行 Qwen3.6 27B 时，5090 比 M5 Max 快约 3 倍，让你能快速处理代码，而 M5 Max 的内存约为 4 倍，让你可以使用更高的量化等级和更大的上下文。你会选择哪个，为什么？ ---我一直在深入研究这个话题，为了一个合作

在3090上使用MTP GGUF跑100k上下文，llama.cpp上达到50 t/s 我想分享一下这个知识 使用https://huggingface.co/RDson/Qwen3.6-27B-MTP-Q4_K_M-GGUF 以及am17an commit /media/adam/D\_DRIVE/LLM/llama-cpp-am17an/build/bin/llama-server \-m '/media/Qwen3.6-27B-Q4/Qwen3.6-27B-M

Meta 通过收购机器人 AI 初创公司进军物理 AI 领域  THE Journal: Technological Horizons in Education

接我之前的帖子https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1t5ageq，有几个人问35B A3B版本。 该模型已发布到HuggingFace，网址https://huggingface.co/havenoammo/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF，有兴趣的可以去看看。它包含隔离的MTP层和转换

长篇帖子，但希望能帮助到某人。Llama-cpp vulkan 服务器运行单张 AMD R9700。以下设置在使用大型提示词生成 ChatGPT 给我的测试网站时显示出卓越效果。然后我运行了一个提示词来生成完整的 Playwright 测试套件。我只不得不微调它一次

https://x.com/ZyphraAI/status/2052103618145501459?s=20 今天我们发布 ZAYA1-8B，一个在 AMD 上训练的推理 MoE，并针对智能密度进行了优化。使用 <1B 激活参数，它超越了开源权重

你们中有些人看到我们几周前关于在 DGX Spark 上实现 Qwen3.5-35B 稳定 102 tok/s 的帖子。很多人问'很酷，代码在哪里？' 今天就是这一天：https://github.com/Avarok-Cybersecurity/atlas **Atlas 是开源的。** 纯 Rust + CUDA，无 PyTorch，无 Python 运行时

我经常看到（无论是这里还是在 r/LocalLLM）评论说多 GPU 设置复杂、有问题，并且在消费级主板上通常受到 PCI-E 带宽的瓶颈限制。我正在运行 2x RTX 5060 TI 16gb（并即将添加第三张），我的 PCIe 设置相当糟糕。GPU0 在全 x16 Gen 5

我最近对 DeepSeek v4 在智能体任务中进行了基准测试。在性能方面，它是最好的开源模型之一，这在意料之中。真正让我惊讶的是成本。我是说我知道它很便宜，但它的便宜程度简直不合常理。 # 成本估算 让我们以 v4 flash 为例

代码: [https://github.com/fairydreaming/llama.cpp/tree/deepseek-dsa](https://github.com/fairydreaming/llama.cpp/tree/deepseek-dsa) git clone https://github.com/fairydreaming/llama.cpp -b deepseek-dsa --single-branch 支持的 GGUF 格式 (Q4\_K\_M \~ 404GB, Q8\_0 \~ 714GB): * [https://huggingface.c

[https://x.com/ClementDelangue/status/2052020105328890188](https://x.com/ClementDelangue/status/2052020105328890188)

我最近使用本地 LLM 时注意到，在大多数情况下，瓶颈不在于解码，而在于提示词处理。 如果提示词处理速度可用，在大多数设置下（因为按照智能体编码标准启动时大约需要 15k）它每秒超过 10 个 token

他们居然想做这事，真是疯了。人们从车上偷催化转换器已经是个问题，现在他们还要在你家外面放一个架子！？

我花了一些时间在 RTX 5090 上测试 Qwen3.6 27B NVFP4，想分享一下数据，因为最近大多数优秀帖子都围绕 48GB 显卡、FP8 或 llama.cpp/GGUF。这不是在声称'最佳可能配置'。更像是：这是我成功运行的方案，这些是确切的参数

我们构建了一个包含 50 万份文档的语料库，模拟真实的公司环境，然后让 RAG 系统竞争以找出哪个是最好的。隆重介绍 EnterpriseRAG-Bench，这是一个用于测试 RAG 系统在混乱、企业级内部知识上表现如何的基准。大多数 RAG 基准都建立在

绝对令人兴奋的工作，将注意力机制（即几 GB）拆分到本地机器上，将权重放到另一台本地机器上（比如便宜的 Xeon），基本上完全绕过了本地 LLM 的规模问题！包含功能代码的仓库：https://github.com/chrishayuk/larql 编辑：刚刚

大家好，我一直在努力让多令牌预测（MTP）与 Qwen3-27B 的量化 GGUF 模型配合工作，结果相当令人印象深刻。这是我组合的内容：https://huggingface.co/havenoammo/Qwen3.6-27B-MTP-UD-GGUF

看起来苹果已经悄悄取消了Mac Studio的高内存选项。M3 Ultra版Mac Studio现在只提供96GB内存。512GB选项早在3月就被移除，现在256GB配置也没了。 苹果表示Mac Studio和Mac mini都将保持供应受限

春季是传统的体检季，可很多人拿到体检报告却犯了难。一项5000名网友参与的调研显示，80%的受访者表示体检报告没有得到详细讲解，也不知道检后该怎么做；75%的受访者没有按体检报告的建议进行复查。 为解决这一普遍痛点，5月6日，国内最大的AI健康应用蚂蚁阿福启动「健康中国体检关怀行动」，为1亿人免费解读体检报告。用户打开阿福App拍照或上传体检报告，即可获得实时、免费、专业的解读，明明白白看懂报告。 阿福解读体检报告以「红绿灯」形式清晰告知检查结果关注优先级，并给到针对性的健康行动清单。随着「健康中国」战略深入推进，预防性健康管理成为大众关切的重点，体检更是提升全民健康水平的重要抓手。阿福启动的这一行动，有助于让体检真正成为用户健康管理的起点。 为1亿人免费解读体检报告 「红黄蓝绿灯」形式读

雷峰网消息，腾讯云发布一则内部信，将成立云产品六部，负责构建AI原生的代码与泛生产力智能体，推进系列智能体产品的能力建设与商业化。腾讯副总裁、腾讯云CTO王慧星兼任云产品六部负责人，向CSIG总裁汤道生汇报；刘毅担任云产品六部助理总经理，向王慧星汇报。 此前，腾讯云产研一共有五大产品部，产品一部主要负责IaaS相关产品，以及数据库、消息列队等部分PaaS；产品二部主要负责PaaS以及大数据；产品三部则是负责智能体开发平台、AI SaaS、知识引擎、计算加速；产品四部负责中台业务，包括面向开发者的AI coding；产品五部负责CDN、音视频相关。 2025年6月，雷峰网曾经独家报道过，王慧星晋升成为腾讯副总裁，分管腾讯云云产品二部、云产品四部、云

为什么Google、Microsoft和xAI的美国AI交易很重要 Latest news from Azerbaijan

作者丨郑浩钧 编辑丨李雨晨 作为中国汽车产业的年度盛会，2026北京车展不仅汇聚了全球主流车企的最新车型，更成为AI芯片与物理AI落地的核心节点。 从L2+智驾的标配化普及，到舱驾融合的系统级竞争，再到边缘侧大模型的悄然渗透，一场围绕AI在物理世界落地的产业变革正在上演。 在这场变革中，AI芯片扮演了极其重要的角色。2025年以来，AI芯片行业正式进入「车载智能化+边缘大模型」的双轮驱动周期。一方面，智驾渗透率持续攀升，法规强标与高阶NOA并行推进，国产替代与出海需求同步升温；另一方面，以DeepSeek为代表的大模型突破，推动边缘推理从概念走向规模化落地，工业视觉、移动机器人、AI Agent等场景需求大增。 在此背景下，国产AI芯片厂商迎来高端化、全球化、场景化的三重历史机遇，而行业竞

刚刚被叫停的 Manus 收购案，或将引爆 Meta 新一轮内斗。 对 Meta 而言，这不是一次简单的并购失利：它失去的不只是一个 AI 明星项目，更是旗下老臣派系制衡 AI 新帅 Alexandr Wang 势力扩张的「关键筹码」。 硅谷AI圈投资人林舟告诉雷峰网，随着此次交易的戛然而止，本就暗流涌动的 Meta 内斗，或将被推至台前，甚至陷入更大的不确定性。 01 一场瞄准「AI新势力」的权力制衡 尽管 Meta 收购 Manus 的动机有很多，但从某种程度上说，这次收购案也是一次 Meta 内部政治博弈的产物。 「Meta 收购 Manus 的台前主导者是扎克伯格，但这个事儿还有个幕后推动者 ——Meta 的老臣们。」长期关注美股的证券分析师张凯告诉雷峰网。

以下是我设计的一项非全面测试，旨在测试 Qwen 3.6 27B 不同量化版本之间的质量差异（即退化）。我想找出在 16 GB 显存设置上运行的最佳量化方案。**我们要测试的内容**首先，提示词： Given this PGN stri

它是唯一登录央视春晚的智能影像品牌，也是首个拿下TechRadar「Best of CES」奖项的中国智能影像产品，还是CES 2026被媒体誉为AI影像新物种的拇指相机。 近日，承载着全球期待与顶级赞誉的全球首款8K AI拇指运动相机 LEAPTIC Cube正式预售（4月30日-5月11日）。这不仅是一次新品的预售，更像是一场关于「创作自由」的宣言。 根据新品信息，光子跃迁并未试图在传统运动相机的赛道上做加法，而是选择打破物理与认知的双重边界，用仅有拇指大小的体积，向世界证明：极致的便携、顶格的画质与懂你所想的AI，从来不是一道单选题。 形态革命：不止于小，更在于巧 第一次将LEAPTIC Cube置于手心，触感与视觉会先于参数说话。 56g的机身重量，如同一枚精工徽章，比鸡蛋更轻

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那篇显示 DeepSeek v4 以 17 倍低廉成本匹敌 GPT-5.2 的 foodtruck 基准测试帖子让我开始思考。如果前沿云端模型的同等质量定价如此之高，我的日常工作中到底有多少部分真的需要云端服务？ 我运行了 10 天的正常编码工作流。每个任务都被记录下来：它是什么、token 数量

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