开发者ymcki通过引入MLA KV cache技术，成功对Kimi-Linear-48B-A3B大模型进行了极致优化。实测数据显示，在百万级上下文场景下，其F16 KV cache显存占用从140G骤降至15G。若配合KV量化技术，模型在保证性能的同时，显存门槛最低可降至4.2GB。这一突破使得普通消费级显卡甚至轻薄本也能流畅运行480亿参数的大模型，极大降低了本地部署AI的硬件成本。
原文链接：Linux.do
显存需求暴降！Kimi-Linear-48B优化后最低仅需4.2G显存
开发者ymcki通过引入MLA KV cache技术，成功对Kimi-Linear-48B-A3B大模型进行了极致优化。实测数据显示，在百万级上下文场景下，其F16 KV cache显存占用从140G骤降至15G。若配合KV量化技术，模型在保证性能的同时，显存门槛最低可降至4.2GB。这一突破使得普通消费级显卡甚至轻薄本也能流畅运行480亿参数的大模型，极大降低了本地部署AI的硬件成本。
原文链接：Linux.do
AI周刊：大模型、智能体与产业动态追踪
程序员数学扫盲课
冲浪推荐：AI工具与技术精选导航
Claude Code 全体系指南：AI 编程智能体实战
最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重，我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思，让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题，特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。