Kimi K3(2.8T)被塞进 MacBook Pro:四块 SSD 流式读取跑出 1 token/s
Argonautlabs · hn · 2026-09-09
HN 帖子展示 Deltafin 项目,把 2.8 万亿参数的 Kimi K3 权重放在四块 SSD 上流式加载,在 MacBook Pro 上以约 1 token/s 的速度推理。
- 亮点是“参数量不再受内存限制”的思路:权重不常驻内存,而是按需从 SSD 流式读取。
- 速度极慢,更多是工程演示与可行性验证,适合本地大模型/推理栈方向的玩家关注。
项目开源:argonautlabsai/deltafin。
「Infra」频道最新
- 分析师：蚂蚁是当前工作负载最具弹性可置换的模型厂商 — BenBajarin · 2026-10-26
- Anthropic S-1：训练基建优势使单任务成本降40%、营收增速翻倍 — BenBajarin · 2026-10-26
- 研究揭示合成数据最优比例随算力从10%升至32% — heghbalz · 2026-10-26
- 多州暂停新建数据中心，72% 美国人反对建在家门口 — YvesMulkers · 2026-10-26
- 500 万美元种子轮不够 DeepSeek 训一遍:没 GPU 的 AI 创业只剩三条路 — FinanceYF5 · 2026-10-26
- HBM 需求转向:低端推理砍单,Rubin 将全系 12-high HBM — BenBajarin · 2026-10-26