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本地大模型终于能干活了吗？Qwen 3.6 27B 给开发者泼了盆冷水，也点了把火
Qwen 3.6 27B 的意义，不是证明本地模型已经全面追平云端，而是让“私有代码助手”第一次接近可长期使用的工程状态。
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本地模型能接替 Claude 做多智能体“大脑”了吗？OpenYabby × Qwen3.6-27B 两周实测的启示
r/LocalLLaMA 上一位 OpenYabby 作者把原本依赖 Claude 的推理层换成单张 RTX 3090 上本地运行的 Qwen3.6-27B，并用 47 个多步骤编码工作流做了两周对比。结果显示，本地模型已经可以承担规划、记忆和部分审查，但工具调用、长上下文稳定性与执行安全仍需要系统闸门。
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M5、DGX Spark、Strix Halo 与 RTX 6000 AI 推理基准对比：带宽、显存边界与真实选型
一次围绕 M5、DGX Spark、Strix Halo 与 RTX 6000 的社区基准对比，真正有价值的并不是谁跑得最快，而是“模型是否装得下”与“溢出之后掉得有多惨”。本文从内存带宽、统一内存、显存溢出惩罚与散热持续性四个维度，解释这组结果背后的工程逻辑。
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一张3090，够不够撑起你的本地大模型？
在本地大模型玩家圈里，RTX 3090 仍然是一张极有代表性的“临界点显卡”。24GB 显存、成熟的软件生态和相对可承受的成本，让它成为很多人判断本地模型是否真正可用的一把尺子。问题是，一张3090到底能干什么，边界又在哪？