Yandex开源80B俄罗斯模型AliceAI
Yandex发布名为AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base的模型,被视为Qwen 35B与DeepSeek V4 Flash的俄罗斯竞品。该模型采用完全自研架构而非Qwen3微调,且未经过后训练,目前尚不支持llama.cpp。
llama.cpp 是一个开源的本地大模型推理项目,支持 GGUF 格式模型在 CPU、GPU 及多种设备上运行。近期报道包括:修复 Pocket-TTS 组件中由恶意 mmproj 文件触发的堆越界写入漏洞(升级至 b11796)、合并张量转换 PR #31028 导致需重新转换 GGUF 文件、llama server 默认端口从 8080 改为 9931。此外,Cohere 宣布其 North Micro Vision Instruct 视觉编码器已并入 llama.cpp,社区还在讨论 IQ2_K 至 IQ6_K 新量化类型。
Yandex发布名为AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base的模型,被视为Qwen 35B与DeepSeek V4 Flash的俄罗斯竞品。该模型采用完全自研架构而非Qwen3微调,且未经过后训练,目前尚不支持llama.cpp。
一位用户用单张RTX 3090本地运行Qwen 27B量化模型约21天,目标是让智能体自行编写CUDA推理引擎。期间共运行约2.3亿token、699次压缩耗时约83小时,最终预填充速度约为llama.cpp的一半,但产出了可用的kernel和测试。
一位用户在同一16GB显存设备上对比Qwen3.8 27B的IQ3_XXS(10.18GiB)与Bonsai Ternary PQ2(6.42GiB)量化版本。两者均完成4/4任务,但Qwen速度快3.02倍、输出token少3.10倍,Bonsai质量略逊且更慢。
开发者在GitHub开源名为Voodoo Dynamic Quant的动态量化方法,利用梯度下降为每个张量优化量化布局,支持GGUF等格式,适用于减小模型体积并保持精度。
Reddit 用户指出,硬件短缺促使本地化 LLM 社区回到底层优化:通过 llama.cpp 分支和 Strix Halo 的 halogen-flash-server 对 Qwen 3.8 Flash Next(Q38FN)实现显著加速,解码达 52 tok/s、prefill 达 1300 tok/s。作者认为资源受限反而推动学习与技术积累。
OpenUI 发布了基于 DiffusionGemma 微调的 OUI-1,训练数据使用自有 DSL OpenUI‑Lang 而非 HTML/Markdown/React。作者指出通过系统提示让通用大模型输出 OpenUI‑Lang 可行但占用大量上下文,微调能节省空间;同时担心模型会倾向默认输出 DSL。DiffusionGemma 目前不被 llama.cpp 支持,Ollama 无法运行,但权重已上传到 Hugging Face,用户在 RTX 5090 等消费级 GPU 本地部署上存在不确定性。
开发者在 Galaxy Note 8(2017,6GB)上用 llama.cpp 运行 Qwen3-0.6B(Q4_K_M),通过中继驱动真实桌面 Chrome 并在三项任务中进行结构化页面感知与选择。Qwen3-0.6B 在多个测试上均取得 10/10 成绩;测试强调结构化感知比直接 HTML 更有效率。