Occamy 1.0 模型主打端到端 co-work，Ornith 主攻 Agentic coding。无全面胜出，按任务选型。

Ornith-1.5 重磅发布 堪比Qwen3.8 27B

Ornith-1.0 模型 "洗车店距离我50米，我开车去还是走路去。" 问题

从 Strata 到 Project-Maya，Pr算 Strata 长出来的一个垂直分支。Maya 只服务智谱的 GLM-5.3-Flash

大模型部署选Ollama还是vLLM？看完直接不踩坑

用Strata本地4060Ti 16GB显卡64GB内存跑125B的Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS 还能跑出30tok/s

Strata项目跑Qwen3.8Flash Next模型已经成为很多人的选择。Clef-omni模型的开源似乎离我想要的本地omni服务更进一步

龙虾和爱马仕都不香了 OpenHuman强势登顶 三大顶流 Agent 终极对决

2026本地大模型横评：13款开源模型，4000元丐版硬件本地部署实战！Qwen3.6、Gemma 4、Ornith 1.0 全部上场！

Hemmingway-1 专攻写作的大模型，基于Qwen3.8-27B，官方宣称比 GPT-6 Astra 高 50 分，比 Fable 5.1 还强。

Qwen3.8 35B是等不到的了，大家本地都用哪些MoE大模型呢？Nex-N2.5、Ornith-1.5、K2-Horizon-MoVA

Ollama 和 llama.cpp 到底啥关系 ? 性能差一倍 !

又被Bonsai-2-27B这个模型骗了，本以为底子是Qwen3.8-27B，上下文能开到 262K，还能看图、能调工具，官方说它保留了 98.2% 的原版智能

国内外模型 coding plan 套餐，个人主观点评

Ornith-1.0-35B 本地实测，一个 35B 的编码模型，凭什么在 Terminal-Bench 上干翻同规模竞品 12 分？

DeepSeek、GPT、Claude、豆包、Kimi…10 个大模型谁值得用？

gpu-unlock-ada成功解锁4060Ti 16GB隐藏算力，实测对ComfyUI提升明显

同样的显卡，同样的模型，为什么你部署的Strata比别人跑的慢？

不用等Qwen3.7开源，开源大模型接力棒！Ornith-1.0 35B MoE干翻同级，Agentic Coding新黑

如果你手上也是只有一张 16GB 的显卡，要本地跑Qwen3.8-27B量化模型还想勉强能用的话，ISTA-DASLab的GSQ-RCO 的量化版本可以试一试。