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
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。
Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder 由Q3剪枝而来，主要应用于编程和。我在Strata跑128k上下文35+tok/s
Ornith-1.5全系列开源！397B/35B MoE + 9B Dense，自改进SOTA，旗舰媲美Claude Opus 4.8，9B直接跑手机
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
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？
Qwen3.5 小模型实测：0.8B 到 35B-A3B，本地推理/视觉/OCR/编码到底有多强？
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。
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？
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
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
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B开源，能打吗
大的要来了？Qwen官方推文，社区推测是Qwen4。。。
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
Ornith 1.5 正式开源！9B/35B 大模型本地部署实测
4060Ti 16GB Debian13 系统下，使用gpu-unlock-ada成功解锁，实测 ComfyUI算力提升明显
低显存也能跑！Qwen3.8-35B-A3B 多模态 AI 模型本地部署教程｜接入Hermes Agent
小米就是小米，9B小模型用起来和之前的其他小模型感觉很不一样，很难评。 似乎像个不听话有主见的孩子，指令遵循似乎特别差，推理倒还行吧。
从截图到行动：微软Fara1.5-27B 的纯视觉浏览器智能体，72.3% 成功率
