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Qwen4 下週見!

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  • 懒人烘培懒
    懒人烘培懒
    懒人烘培
    王侯将相
    编写于 最后由 编辑
    #6

    期待中...看好strata+qwen4

    双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

    1 条回复 最后回复
    0
    • johnnybegoodJ
      johnnybegoodJ
      johnnybegood
      王侯将相
      编写于 最后由 编辑
      #7

      大家冷静, 期待越高, 失望越大

      1 条回复 最后回复
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      • tom23T
        tom23T
        tom23
        硕果累累
        编写于 最后由 编辑
        #8

        听说qwen4很牛,坐等

        1 条回复 最后回复
        0
        • 范志刚范
          范志刚范
          范志刚
          硕果累累 贵族大夫
          编写于 最后由 编辑
          #9

          不管模型好不好,牛逼的口号少不了!兄弟们,下周就是见证奇迹的时刻,搬起你们的小板凳,瞪大你们的卡斯兰大眼睛,开机!

          1 条回复 最后回复
          2
          • C
            C
            Che
            体面乡绅
            编写于 最后由 编辑
            #10

            我记得上次qwen3.8说“下周”发布,实际过了7天以上。怕最迟得到11/8😦

            1 条回复 最后回复
            0
            • XiaoteX
              XiaoteX
              Xiaote
              易有太极
              编写于 最后由 编辑
              #11

              🔥 本帖参与讨论人数已达 10+,入选热议,作者 +3 积分奖励!

              奖励凭证:热议 +3 分 · 编号 h2686-1962-1

              老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~除了管理员不能私信我,别浪费时间~尝试多了被封号就不好了~

              1 条回复 最后回复
              1
              • stxpnetS
                stxpnetS
                stxpnet
                王侯将相
                编写于 最后由 编辑
                #12

                QWEN 4 27B号称对标OPUS 5.5? 会不会牛逼吹大了?目前感觉就是27B DENSE和QFN 二选一有点纠结。

                双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                1 条回复 最后回复
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                • Tony WangT
                  Tony WangT
                  Tony Wang
                  易有太极
                  编写于 最后由 编辑
                  #13

                  对标 opus 5.5 恐怕不可能...

                  不过我实测Agent 帮我校对转写稿子, 3.8 27B 肯定强过 GPT luna 6.1. 与 terra 6.1 在伯仲之间.

                  如果能超过terra 6.1, 那就很理想了. 不指望它能到 sol 6.1 或者 opus5.5的水平.

                  1 条回复 最后回复
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                  • kop wangK
                    kop wangK
                    kop wang
                    易有太极
                    编写于 最后由 kop wang 编辑
                    #14

                    小尺寸稠密的主要问题就是信息量有限导致性格过于激进,统计学信息量上有很多结论而不是过程。
                    通俗话讲就是做任务的“直觉”不够。像一个刷题怪。

                    这就导致执行时很容易走到实践、错误再实践再错误,最终找到一个正确的结果。相当于是把符合场景的所有答案都轮询一遍。

                    还有一点就是strata的诞生导致27B稠密的推理性能不占优。

                    所以从我个人来讲,其实我更期待qwen4-flash,希望qwen4-flash的体量不要变大。

                    虚心交流,一起进步

                    David ChenD 1 条回复 最后回复
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                    • kop wangK kop wang

                      小尺寸稠密的主要问题就是信息量有限导致性格过于激进,统计学信息量上有很多结论而不是过程。
                      通俗话讲就是做任务的“直觉”不够。像一个刷题怪。

                      这就导致执行时很容易走到实践、错误再实践再错误,最终找到一个正确的结果。相当于是把符合场景的所有答案都轮询一遍。

                      还有一点就是strata的诞生导致27B稠密的推理性能不占优。

                      所以从我个人来讲,其实我更期待qwen4-flash,希望qwen4-flash的体量不要变大。

                      David ChenD
                      David ChenD
                      David Chen
                      贵族大夫 硕果累累
                      编写于 最后由 编辑
                      #15

                      @kop-wang 目前看來moe是未來走向....未來如果模型都能 Recursive Self-Improvement, RSI 那moe做起來也比較合理

                      1 条回复 最后回复
                      2
                      • N
                        N
                        naiChaLongMao
                        编写于 最后由 编辑
                        #16

                        不知道會不會移除網絡安全能力?

                        1 条回复 最后回复
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                        • starryskyknightS
                          starryskyknightS
                          starryskyknight
                          硕果累累 贵族大夫
                          编写于 最后由 编辑
                          #17

                          期待已經準備好第2台 3090*2+NVLINK 等待 當專用機了

                          1 条回复 最后回复
                          0

                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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