本週發布 5
模型家族
4GB VRAM硬體限制下的模型選擇策略與指南
本文深入探討如何透過量化技術與硬體最佳化，在個人電腦或Mac上執行在地大型語言模型（Local LLM），並提供實務指南與不同硬體架構的選擇對比。
2026.10.08
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模型家族
AI 模型本地部署硬體規格選擇策略與執行指南
本文深入探討如何在個人裝置上執行大型 AI 模型，涵蓋模型大小與硬體規格的平衡，並提供量化技術、Mac與PC硬體選擇的實用指南。
2026.10.08
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模型家族
量化技術指南：從FP32到低精度轉換的實用操作建議
本文深入探討大型語言模型（LLM）的量化技術，解釋如何透過降低模型權重位元數來壓縮模型體積與提升運算速度，並分析其在效能與智慧損失之間的權衡。
2026.10.07
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模型家族
本地LLM部署與選擇指南：模型7B參數執行對比
本文為開發者提供本地大型語言模型（Local LLM）的選用指南，說明如何根據硬體規格、模型引數規模與量化技術，在生成品質和運算速度間取得最佳平衡。
2026.10.06
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模型家族
部署大型語言模型於Mac PC的量化技術指南
本文深入解析模型引數規模如何決定語言模型的邏輯深度，並提供量化技術的實用指南，幫助開發者在個人裝置上高效部署大型模型。
2026.10.05
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