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阿里淘宝 MNN 团队开源 3 亿参数端侧模型 MNN-Pocket-0.3B:INT4 版仅 173MB,iPad Pro M5 解码最高 466 token/s,Apache 2.0

阿里巴巴淘宝 MNN 推理引擎团队于 2026-11-04 在 GitHub alibaba/MNN 与 Hugging Face(taobao-mnn)发布 MNN-Pocket-0.3B,这是一个与 MNN 推理栈协同设计、面向手机 App 的约 3 亿参数中英双语指令模型,Apache 2.0 许可。官方模型卡称:INT4(W4A16)QAT 构建仅 173MB,支持 32K 上下文,在 iPad Pro M5(Metal)上解码最高 466 token/s,iPhone 18 Pro 实测约 350 token/s;在 11 项中英评测上平均 50.00,高于 Qwen3-0.6B(44.28)等更大的约 5 亿参数基线(均为官方口径)。同系列还放出 Base、SFT、GGUF、MNN 端侧包和一次前向即作答的 Dec 决策模型。11-08 起已有第三方 iOS 应用 Local LLM 接入、社区转出 LiteRT 版本。官方明确不建议用于高阶数学和长代码生成。

阿里淘宝 MNN 团队开源 3 亿参数端侧模型 MNN-Pocket-0.3B:INT4 版仅 173MB,iPad Pro M5 解码最高 466 token/s,Apache 2.0

核心要点速览

  • 规格(官方模型卡):约 3 亿参数、28 层、隐藏维度 896、GQA 14 头/2 KV 头、词表 65,536,部署支持 32K 上下文,中英双语
  • 体积与速度(官方口径):INT4(W4A16)QAT 构建 173MB;512 token 上下文下 iPad Pro M5 Metal 预填充 8,721 token/s、解码 466 token/s,骁龙 8 Gen 5 CPU 解码 251 token/s;GitHub README 称 iPhone 18 Pro 解码约 350 token/s
  • 跑分(官方口径):11 项中英评测平均 50.00,INT4 版 49.59,仅掉 0.41 分;IFEval 73.20、GSM8K 54.36、HumanEval 53.66,平均分高于 Qwen3-0.6B(44.28)和 MiniCPM4-0.5B(46.81)
  • 全家桶:Base、SFT、指令版、GGUF(llama.cpp)、MNN 端侧包,以及一次前向作答的 Dec 决策模型;Apache 2.0 可商用
  • 定位:官方建议用于端侧助手、信息抽取和轻量 Agent 流水线,不建议做高阶数学或长代码生成
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⚡ MNN-Pocket-0.3B⚡ Qwen3-0.6B⚡ MiniCPM4-0.5B🌐 alibaba🌐 taobao-mnn

Voyager 开源 vork:面向 Agent 的无界面 3D/VFX 引擎,核心 API 约 2500 tokens,研究预览可免费使用

2026-11-06,Voyager / vork 作者 Ravi Parikh(@ravisparikh,GitHub swag)在 X 发帖宣布 vork:面向 AI Agent 的无界面 3D/VFX 引擎(Rust + Slang,Vulkan/Metal)。官方称入门帮助约 2500 tokens;百万只独立轨迹鸟群在单卡 NVIDIA L4 上渲染约 97 秒。GitHub voyager-so/vork 研究预览源码可用,预览期免费。此为作者第一人称发布,非大厂官方产品线。

Voyager 开源 vork:面向 Agent 的无界面 3D/VFX 引擎,核心 API 约 2500 tokens,研究预览可免费使用

核心要点速览

  • 来源:Ravi Parikh(@ravisparikh)2026-11-06 X 原帖 + voyager.so/vork 与 GitHub voyager-so/vork(研究预览)
  • 定位:无 GUI,Agent 用代码写场景/着色器/相机/物理并渲染迭代;入门 help 约 2500 tokens(厂商口径)
  • 性能(官方站点口径):百万鸟群单卡 L4 约 97 秒;相对把成品 flock 交给 Blender EEVEE 的投影对比约 8–11×(不含约 3 分钟 warmup)
  • 作者 X 帖另称最高约 24×、EEVEE 约 31 分钟——以官网更谨慎对比为准,并标注为作者口径
  • 限制:雾/体积未上线;重室内 Mac 可能中止;路径追踪尚慢于 Cycles;预览期源码可用且免费
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Gradium 开源端侧 TTS 模型 Phonon:31M 参数、64 MB,笔记本 CPU 上 7 毫秒开口,英文版 Apache 2.0 可商用

10 月 20 日,法国语音 AI 公司 Gradium 开源 Phonon 端侧文本转语音模型家族:英文 Phonon 31m(q8 权重 64 MB,Apache 2.0)和 Phonon 40m(英/法/德/西/葡单语版与五语合一版,CC BY-NC 非商用)。模型基于 Kyutai 的 Pocket TTS 和 Mimi 编解码器,自带推理栈,覆盖 CPU、Metal、CUDA、Vulkan、WebGPU、Core ML 和骁龙,可在手机、浏览器、树莓派上离线运行。官方称 MacBook Air M5 CPU 上首段音频 7 毫秒,Kokoro 为 517 毫秒。

Gradium 开源端侧 TTS 模型 Phonon:31M 参数、64 MB,笔记本 CPU 上 7 毫秒开口,英文版 Apache 2.0 可商用

核心要点速览

  • 许可要看清:只有英文 Phonon 31m 是 Apache 2.0 可商用;Phonon 40m 各语言版和多语版均为 CC BY-NC 4.0,商用需联系 Gradium
  • 体积(官方):31m 的 q8 权重 64 MB,40m 为 74.6 MB;内置 37 个英文音色,多语版 102 个,也可用 Gradium 克隆或设计的音色
  • 速度(官方实测):MacBook Air M5 CPU 4 线程首段音频 6.9 毫秒、29.9 倍实时;Kokoro 517 毫秒(Kokoro 不流式输出);树莓派 5 上 38 毫秒开口、3.7 倍实时;骁龙 8 Elite Gen 5 上 7.5 毫秒
  • 准确率(厂商自建难句集,每种语言 500 句,已在 HF 公开):英文 WER 31m 1.70%、40m 2.22%,Kokoro 3.50%、NeuTTS Nano 8.71%;号码、日期、版本号等结构化文本靠文本规范化读对
  • 上手:uvx ptts 或 pip install ptts 即可本地合成,另有浏览器 npm 包 phonon-tts 和 GitHub 运行时 gradium-ai/xn-ptts
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⚡ Phonon 31m⚡ Phonon 40m⚡ Phonon 40m multilingual⚡ Pocket TTS⚡ Kokoro🤖 Pipecat🌐 Gradium🌐 Kyutai🌐 Arm🌐 Qualcomm🌐 Hugging Face
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llama.cpp v0.6.0 稳定版发布:正式纳入 GLM-5.3-Flash(320B)与 Qwen4Exp MTP 投机解码,新 llama_batch_ext API,Apple GPU 小批量矩阵乘最高约 3 倍

ggml-org 于 10 月 5 日发布 llama.cpp v0.6.0 稳定版(上一版 v0.5.0 为 9 月 23 日)。本版把 GLM-5.3-Flash(GLM5-Next,320B 图文混合 MoE)支持带进正式版,Qwen4Exp 加入 MTP 投机解码(DGX Spark 上解码约 1.5 倍),引入支持 token/embedding 混合批次的 llama_batch_ext 与 llama_process() 新 API,并为 Apple GPU 新增小批量 MMA 矩阵乘内核(投机/批量解码场景最高约 3 倍),ggml 升级到 v0.26.0。会话格式版本号同时升级,旧会话文件需注意兼容。

核心要点速览

  • 新模型:GLM-5.3-Flash(GLM5-Next,320B KDA/DSA 混合图文 MoE,#27773)、Clef 图文决策模型、Ling 3.0 VL、LFM2.5-Encoder
  • 提速:Qwen4Exp MTP 投机解码在 DGX Spark 上解码约 1.5 倍;Metal 小批量 MMA 矩阵乘最高约 3 倍(#29869)
  • API:新增 llama_batch_ext + llama_process(),单批次混合 token 与 embedding(#24669);server 已迁移
  • 兼容性:LLAMA_SESSION_VERSION 升至 11、LLAMA_STATE_SEQ_VERSION 升至 4,旧的会话/状态文件需重新生成
  • Server:/v1/models 返回输入输出模态;/v1/embeddings 接受图像/音频/视频类型输入;新增 /v1/systemone 决策模型接口
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llama.cpp v0.5.0:CUDA conv2d 隐式 GEMM + Metal MoE/SSM 融合,新增 MiMo-V2.6 / HunyuanOCR / Mimir 1B

ggml-org 于 2026-09-23 发布 llama.cpp v0.5.0:CUDA conv2d 改隐式 GEMM 加速、Metal 侧 MoE 与 SSM_CONV 融合;server 支持多地址/--host 逗号列表与 UNIX socket;转换层新加 HRM-Text(DFM Mimir 1B)、MiMo-V2.6、HunyuanOCR(DFlash),并捆绑 ggml 0.25.0。

llama.cpp v0.5.0:CUDA conv2d 隐式 GEMM + Metal MoE/SSM 融合,新增 MiMo-V2.6 / HunyuanOCR / Mimir 1B

核心要点速览

  • 发布:v0.5.0(2026-09-23),相对站内既有 v0.4.1 为大版本跃迁
  • 性能:CUDA conv2d 隐式 GEMM(#29135);Metal MoE + SSM_CONV fusion(#28948);MTP drafting 启用 CUDA graphs(#28549)
  • 模型:HRM-Text / DFM Mimir 1B、MiMo-V2.6 转换、HunyuanOCR DFlash、Qwen4Exp hyper-connection + sparse FA、Nemotron MTP/H 扩展
  • Server:--host 支持逗号分隔 TCP 与 UNIX socket(#28690);function-call 输出可带 input_image;router 驱逐竞态修复
  • API:llama_adapter_lora_init_from_file_ptr();采样参数可走环境变量;llama-bench --version
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Ollama v0.40 重磅发布:Apple Silicon 默认启用苹果原生 MLX 运行时,端侧推理吞吐量翻倍

本地大模型推理运行时标杆 Ollama(@ollama)正式推出 v0.40.0 大版本更新。本次更新最具突破性的变革是:在搭载 Apple Silicon(M1 至 M5 芯片)的 Mac 设备上,Ollama 默认全面采用苹果官方原生 MLX 推理后端替代传统 llama.cpp 运行时。首批支持以原生 MLX 模式零配置运行 Qwen 3.8、Llama 3 等核心架构,彻底打通苹果统一内存的高带宽通道,本地推理首 Token 延迟降低 42%,持续生成吞吐量实现近乎翻倍的提升。

Ollama v0.40 重磅发布:Apple Silicon 默认启用苹果原生 MLX 运行时,端侧推理吞吐量翻倍

核心要点速览

  • 在所有搭载 Apple Silicon 的 Mac 设备上,Ollama 默认自动路由至苹果官方 MLX 高性能执行引擎。
  • 彻底释放 Mac 统一内存带宽优势,Qwen 3.8 与 Llama 3 本地推理吞吐量平均提升 85%,首 Token 延迟下降 42%。
  • 开发者无需重新编译或手动切换后端,执行标准 ollama run qwen3.8 即可零摩擦激活 MLX 加速。
  • GitHub Releases 已提供各平台更新包与完整提交日志,国内开发者可免代理直连获取。
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⚡ Qwen 3.8⚡ Llama 3.1 8b🤖 local-agent🌐 ollama🌐 apple

YC 创始人警告:编码智能体沙箱可能被加价 15–68 倍

@AniC_dev(boat.dev / Ascii,YC F26)把 YC Bookface 长文公开:主流沙箱先给大额额度,数月后可能出现约 3 万美元账单,相对裸金属约 50 倍加价。他称团队自建长时间 QA、PR 审查、docker compose 与 Rust 编译用的智能体 VM;boat.dev 仍有 50–70% 毛利却比大厂便宜约 6–19 倍,并建议用 Claude Code 在一下午搭内部方案。

核心要点速览

  • 沙箱选型被写成和融资、招聘同级的智能体公司决策,账单会在规模化时爆。
  • 现有产品多为短时会话设计,不适合跑数小时的云端编码智能体。
  • 对比声称约 6–19 倍价差;按对方毛利反推,用户可能多付 15–68 倍真实算力。
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