<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[AI 記憶體多層架構：Colibri 推動超大模型 DeepSeek V4 Flash (284B) ; 透過將SSD、RAM 和 VRAM 視為單一推理層級]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">有些論壇網友的高端系統配置或許能推得動 超大前沿的 MoE 模型</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/6cec00ef-6a9c-4d14-9b8e-22c27c3ab803.jpeg" alt="image.jpeg" class="img-markdown  img-fluid" /></p>
<p dir="auto">**Decode : tok/s (蝸牛速度) **<br />
<img src="https://upload.lcz.me/uploads/ea2dc424-1934-4ab1-a8b3-8448bf252e13.jpeg" alt="image.jpeg" class="img-markdown  img-fluid" /></p>
<p dir="auto">Colibri 能跑得動超大模型 GLM-5.2/5.3 (744B) 、DeepSeek V4 Flash (284B)</p>
<p dir="auto"><a href="https://github.com/JustVugg/colibri" rel="nofollow ugc">https://github.com/JustVugg/colibri</a></p>
<blockquote>
<p dir="auto">小巧引擎，龐大模型。透過將SSD、RAM 和 VRAM 視為單一推理層級（AI 記憶體多層架構），在消費級和異質硬體上運行前沿的 MoE 模型（參數量從 744B 到 2.8T 不等），完全使用純 C 語言編寫，無需任何引擎依賴。</p>
</blockquote>
<blockquote>
<p dir="auto">目前運行的模型系列有九個：GLM-5.2/5.3 (744B)、GLM-5.3-Flash (321B，帶視覺功能)、Inkling (975B)、Kimi K3 (2.8T)、DeepSeek V4 Flash (284B)、DeepSwen V4.15552 +F. 51B n-gram)、Qwen3.6 (35B-A3B) 和 OLMoE (7B)－每個模型只需一個 C 文件，使用相同的 coli chat / coli serve / coli web front-head。</p>
</blockquote>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/2126</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Mon, 26 Oct 2026 20:46:22 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/2126.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 01:26:20 GMT</pubDate><ttl>60</ttl></channel></rss>