BingoXuan

1. 有些青菜需要焯水，有些炒的时候不能乱翻。青菜我都是随便炒，能吃就行。我是没学完我妈那堆技巧。
2. 调味都是靠感觉，生抽可以最后放。广东人表示在家做为什么放蚝油
3. 还是靠感觉，多做就好了。煎/焗就在锅热火猛时候加点盐水
4. 大火烧热油，放入蒜粒，爆炒几下马上下青菜。

完全放弃 copilot 了，又蠢又贵。自部署的 27B 体验良好，轻量工作完全没有压力，无限 token 完全不焦虑。66 token/s 体验非常良好。

@femsdfq
汇丰最近也在裁员，搞末位淘汰，又是降本增笑了

应该是。进去就弹出无有效邮箱和电话号码（时不时反馈邮件和短信通知怎么可能没有），然后进去所有信息都无法获取

中国是作为古代文明来说，发源地距离非洲太远了。基本上就是靠自己积累，而且还不够人家久远。如果稍稍了解秦汉前的世界历史，你会发现这一切都很清晰。

在作为中国信史开始的商朝建立同期，古巴比伦颁布了汉谟拉比法典，第一部成文法典。而英雄王金皮卡早就在英灵殿躺着；埃及已经进入中王国后期了。而秦始皇刚刚一统天下时候，亚里士多德的学生——亚历山大大帝征服了古埃及和美索不达米亚也过了快一百年，本人也挂了快一百年。此时地中海和中东处于希腊化时代。罗马崛起过程几乎原封不动地照搬希腊文化，并在后来吞并了最后的希腊化王朝--托勒密王朝（就是埃及艳后的故事）。所谓文艺复兴其实就是把拜占庭和阿拉伯世界保存下来的从古埃及和美索不达米亚再到希腊罗马的知识搬出来学习一下。

@coefu
但不得不说，阿里的确做出了很不一样的东西。27B 给人的感觉就是在知识面和逻辑和权重大小做了一个很好的平衡。而且训练时候加入 MTP 在本地部署极佳。同时也给人感觉出道即巅峰。这个板块沉寂另外一个原因可能大家有更多时间去做 harness ，而不是部署测试各种模型上。

@kennylam777
我给 Codex 5.4 High 和 27B 给出三个不同的 bug 。27B 可以找到两个（虽然费思考），但 Codex 反而职能找到 1 个。其实本地模型利好 Nvidia 这些硬件厂商，但 Nemotron 系列差强人意。我自己用 RTX Pro 4500 部署，Q6 加上 MTP 有 50tps 。日常使用来说非常流畅。唯一慢的地方是我。哈哈哈哈哈

@kennylam777
我在 OpenRouter 测试时候，使用同样的 skill ，Gemma4 31B 不能一次完成任务，Qwen3.6 27B 反而可以。本地跑 27B Q6_K 质量不输 OpenRouter FP8 。未试过本地部署 Gemma 31B ，有空再测试一下。目前日常使用 PI+27B 体感上不输给 Codex 5.4 High 。本来还想开一个 Pro ，看来现在完全无必要。

另外如果按你所说，那么 Gemma 31B 的表现可以推算出其本身是为了泛用而训练的。训练语料并没有偏重在 coding 方面。

现在大厂都选择闭源来实现更高利润率，最近几个月开源模型越来越少。尤其是 3.7 系列推出那么久都没有任何开源模型就说明 3.6 27B 大概率绝唱。而且 0.8B/4B/9B 也没有后续了。AI 真实成本远比现在使用 coding plan 或者 api 更贵。开源沦为赚取名声的途径。

@coefu
Qwen 感觉应该是放弃开源了，虽然 Gemma 开源比不上 Qwen ，但在现在这种环境下，真的是贵在坚持和创新

@kennylam777
现在 3.6 27B 还不错，但是怕是绝唱了

本地 llm 推理还没普及情况下，m1-m5 都没有什么太大差别。今年再续一次 ac+，再战 2 年