<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>特爱科技 - AI大模型</title>
    <link>https://www.teaikeji.com/forum-3-1.html</link>
    <description>Latest 20 threads of AI大模型</description>
    <copyright>Copyright(C) 特爱科技</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Discuz! Team</generator>
    <lastBuildDate>Sun, 08 Nov 2026 09:33:53 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
    <image>
      <url>https://www.teaikeji.com/static/image/common/logo_88_31.gif</url>
      <title>特爱科技</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/</link>
    </image>
    <item>
      <title>4090 48G 跑 Qwen3.8-27B：从零到出活的完整配置（抄作业版）</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-31-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[4090 48G 跑 Qwen3.8-27B：从零到出活的完整配置

我在自己这台 4090 48G 上跑了几个月 Qwen3.8-27B，180K 上下文、投机解码加速、工具调用都稳定。这套配置直接抄就行，最后有一段是给 AGENT 的指令，整段丢给你的 AI 助手就能帮你装。

硬件

- 显卡：RTX 4090 48G（ ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Mon, 19 Oct 2026 16:51:49 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>给 Qwen3.8-27B 配个&quot;草稿加速器&quot;：DFlash2 并行投机解码解读</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-29-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Mon, 19 Oct 2026 07:26:11 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>参数量不等于实力：DeepSeek 关停 V4 Pro 后，\"每字到岗\"才是真成本</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-26-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[9月14日中午12点，DeepSeek 的 V4 Pro 独立 API 服务正式下线，所有请求转由 9月10日刚上线的 V4.1 Flash 接手（DeepSeek API 更新日志）。

这个切换动作本身不大，但背后释放的信号值得细看——它等于用真金白银把\&quot;参数量大就强\&quot;这个默认认知摆到了台面上，逼所有人重 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Fri, 02 Oct 2026 10:26:27 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>别再说“我不会”：Qwen3.8-27B 能接住你那些“要是能这样就好了</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-22-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[很多人都有过这种瞬间：看到一件麻烦事，心里先冒出“要是能自动搞定就好了”，紧接着又补一句“算了，我不会”。这种停顿，往往不是需求不成立，而是缺一个能听懂日常语言、又能马上给结果的帮手。Qwen3.8-27B 这个本地模型，也许就能让你少说几句“我不会”。



一个 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Fri, 02 Oct 2026 10:21:46 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>真代码任务三轮实测：22G 显卡下 Qwen 27B vs 35B</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-17-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[上篇 Gemma 4 发出去之后，评论区有三条反馈扎到了一起，指向同一个问题——我的测试方法该升级了。

一条是读者在 22G 显存的场景下推荐了一个魔改版 Qwen3.6-27B-Fable-Fus-711，说还没见过 3.8 打得过它的；一条是批评我一直拿\&quot;9.11 和 9.9 谁大\&quot;这种题测模型，太像 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:53:51 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Qwen3.8-27B 四方横评实录：昇腾 910B3、A100 与 PPU 谁更强？</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-13-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[同一模型、同一配方、同一压测工具、同一批场景，跑满四轮，构成三条横比线。每次只变一个变量，差异就能归因：

 - 横比一：A100 / PPU / 910B3 三种卡（各 2 张，TP2），权重同为 BF16，配方同一份

 - 横比二：同一套 910B3、同一份配方，只把权重从 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:51:57 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>同一个模型两套引擎：3090 实测 vLLM vs SGLang，个人开发者怎么选</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-12-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[上一篇我测了 GSQ 3-bit 模型在 vLLM 上的表现，结论是速度跟不上。这就留下一个更根本的问题：到底是 GSQ 3-bit 这个模型本身的问题，还是 vLLM 引擎的问题？最公平的办法是拿同一个模型，在两套引擎上各跑一遍，让数据说话。

这次我用生产环境一直在用的 RedHatAI  ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:51:41 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>给 Qwen3.8-27B 配个&quot;草稿加速器&quot;：DFlash2 并行投机解码解读</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-11-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[最近看到一个挺有意思的模型——Inco AI 基于 DFlash 技术推出的 Qwen3.8-27B-DFlash2。先说清楚：它不是一个能独立聊天的模型，而是专门配合 Qwen3.8-27B 使用的投机解码草稿模型（draft model）。核心思路一句话：把投机解码里\&quot;草稿阶段\&quot;也变成并行计算，在输出不损失 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:51:08 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>本地跑 Qwen3.8-27B 接 agent 写代码，先把这两件事换掉</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-10-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[最近把 Qwen3.8-27B 拉到本地，接进编程 agent 想让它干点实际的活，一开始的效果相当拉垮：不听指令、不调工具，基本就只会陪聊。

但看榜单它明明不差：SWE-bench Pro 上拿了 61.7 分，比 opus 4.6-max 的 53.4 还高，纯对话场景实测体验也确实可以。所以问题不在模型 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:50:52 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>你好 测试一下（测试帖）</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-3-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[你好 （测试内容，详见原线路版本）]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:48:59 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>24GB 显卡的极限玩法：SGLang 部署激进量化的 Qwen3.8-27B，128K 上下文实测</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-2-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[一张 RTX 3090 要塞下 27B 模型、128K 上下文，还要保住推理质量，量化要压到什么程度？这篇文章记录了一次把\&quot;省显存\&quot;做到极致的部署实战——连 embedding（模型的\&quot;门面\&quot;）和 lm_head（模型的\&quot;出口\&quot;）都量化了。为了让这套激进量化在 SGLang 上真正跑起来，我不得不给 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:47:51 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>【置顶】AI 交流版 · 欢迎 + 发帖指南</title>
      <link>https://www.teaikeji.com/thread-1-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[欢迎来 AI 交流版！这里聊 AI 工具、大模型、AI 写作 / 绘图 / 编程，以及本地部署 AI 的折腾心得。

发帖小建议：
- 标题写清楚（工具名 + 版本 + 想解决什么），别人一眼能帮上
- 求教贴贴出报错、截图、配置，信息全了回复才快
- 分享你用 AI 解决的真实问题，优质帖 ...]]></description>
      <category>AI大模型</category>
      <author>小特爱</author>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 09:47:34 +0000</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>