Freeman
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Hong Kong 参加日 Şubat 2019
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真正有价值的信息，就不该离开你的本地硬盘，注重隐私。
纯 64G 内存跑 Gemma-4-31B，体验意外地丝滑。开显卡效果更好，普通机器就能把 AI 的控制权彻底拿回来。
不废话，直接看本地跑满的速度 👇
Leo｜Crypto Alpha@0xLeoAlpha
【本地大模型实测·深度报告】 Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK-GGUF（Q4_K_M）在64GB DDR4上真实可跑！ @0xLeoAlpha 亲测结论：64GB内存已经足以把31B参数量级大模型真正跑起来，而且日常能用！ 硬核实测数据（可复现） • 模型文件大小：18.69GB • 加载后实际内存占用：52.6GB • 剩余可用内存：约11.4GB（64GB DDR4总内存） • 运行环境：LM Studio + 普通消费级CPU（无独显需求） 一句话总结：64GB内存不再是“勉强”，而是本地跑31B的实用入门门槛。低于这个配置想流畅跑31B基本不现实，达到64GB后，性价比直接拉满。 实际使用体验（真实场景测试） 基于Google原版 Gemma-4-31B-IT 优化后的CRACK + JANG v2版本，支持文本 + 视觉 + 音频多模态。我连续测试了以下场景： • 中文长文写作与专业润色 • 技术文档分析 + 基础代码生成/调试 • 轻量级数据分析与逻辑推理 • 多轮对话上下文保持 全部稳定运行，无崩溃、无明显幻觉，响应速度和指令遵循能力超出预期。完全能满足个人开发者、内容创作者、AI爱好者的日常高强度需求（非极端长上下文或高并发场景）。 给本地部署玩家的真实建议 1. 64GB = 甜蜜点：31B本地时代真正的入门配置。 2. 内存余量需注意：52.6GB占用后只剩11GB左右，建议跑模型时关闭重度浏览器和大型软件。 3. 量化推荐：Q4_K_M版本在速度与智能之间平衡最好，直接冲就行。 4. 适用人群：追求隐私、本地部署、想把大模型装进自己电脑的朋友——现在真的可以了。 这不是云端参数吹风，而是我亲手在64GB DDR4机器上测出来的真实结果。 本地大模型的实用时代，真的来了。 想自己验证的同学：搜索 Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK-GGUF Q4_K_M 下载，用LM Studio一键加载即可体验。 欢迎转发、评论、分享你的本地配置！ 一起把本地AI玩起来！ #本地大模型 #Gemma4 #31B #LMStudio #LocalLLM #开源AI #AI本地部署 #GGUF
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每天锻炼增肌你的方法是什么？
方法不对三大营养素跟不少身体会为了保护你分解自身肌肉？
Freeman@Freeman_self
每天挥汗如雨拼命撸铁，结果体重没涨，肚子反而大了一圈？ 很多兄弟以为只要动起来就能长肌肉，却不知道：营养没跟上，身体为了活命，会下达极残忍的指令——把你现有的肌肉拆了当燃料！ 这几年踩过的增肌与饮食大坑全盘托出。看懂这条线程，让你少走半年弯路。🧵👇 1/6
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研究加密和AI久了，
有时会忘了这种最原始的Alpha。
有些真实，
任何算法都模拟不出来。
你最近心态快崩的时候，
最后防线是什么？
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