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我想知道一个 26B 的混合专家模型在没有 GPU 的台式 CPU 上能运行多快。单流（无损）速度约为 40 词元/秒，批量处理速度约为 124 词元/秒。令人惊讶的是字节预算：对于这个模型，你压缩的是输出头（占每个词元字节的 32%），而不是专家（占 16%）。文章中有带宽瓶颈和死胡同；代码库中有可复现的配方。很乐意回答问题。 代码库：https://github.com/arun-prasath2005/gemma4-cpu-moe

我不太关心哪个模型能创作出“最好”的音乐，而是更关注整体的工作流程——编辑、导出音轨、修改等等。 到目前为止，你最喜欢的是哪个，为什么？

大家好！想和大家分享我的项目，这个项目源于我自身的痛点。<p>如果你构建AI助手、CRM系统或任何自动化工具，并且需要通过WhatsApp/Instagram/Facebook私信进行访问，那么你一定知道集成这些渠道是多么痛苦。我试图让这一切变得更简单——通过Fiwano，你只需要构建一次集成，就可以覆盖这三个渠道。你不需要从Meta获取任何令牌，也不需要费力研究Meta开发者仪表板。<p>欢迎查看我们在GitHub上的Cookbook（操作指南）——我努力让文档用户友好且易于通过AI检索。非常期待大家的反馈！

请访问网站了解该框架：https://zyraz-io.github.io/ekbatan/