Liquid 微调模型下棋击败 GPT6 Astra，每步快百倍且全本地运行

avapamini · x · 2026-11-11

开发者 manoletre 基于 Liquid AI 的 d1-omni-600b 微调出一个能听语音指令下国际象棋的模型，并与开启推理模式的 GPT6 Astra 对战。结果显示 GPT6 Astra 每步平均耗时超过该模型 100 倍。

微调过程中的亮点是用 Claude 做实验优化：Claude 发现模型实际只用约 2k tokens，于是裁掉了大部分 embeddings 矩阵，在不损棋力的前提下压缩了模型体积、峰值内存和思考时间。最终模型可在浏览器标签页里完全本地运行，读者可上作者网站亲自对弈。