实测：在8GB手机上跑7B大模型，后台应用直接被清空
我们用搭载骁龙8 Gen 4和A18 Pro的旗舰机，实测了本地运行7B-13B参数模型时的内存占用、发热和电池影响。iOS 18的“智能压缩”和Android 15的“动态优先级调度”各有侧重，但8GB内存机型运行13
阅读全文
Search
站内搜索
关键词：实测
找到 248 篇相关文章
AI客服也会砍价？我们实测了淘宝京东的议价能力
我们在淘宝、京东等平台用800轮对话测试了AI客服的自主议价能力。结果发现，在常规折扣场景中，AI表现不错；但面对愤怒的客户和复杂诉求，超过40%的对话还是得靠人工接管。AI现在更像是个规则内的好员工，离灵活的销售老手还
阅读全文三款旗舰芯片跑7B大模型，谁最省电？实测数据来了
我们用同一套7B模型（Qwen3-7B量化版），在骁龙8 Gen4、天玑9400、麒麟9100三款旗舰机上测了连续对话的功耗、温度和速度。结果挺意外：麒麟最快但最费电，天玑最省电，骁龙比较均衡。下面直接上数据。
阅读全文Vision Pro上跑大模型：实测发热超40°C，交互比算力更头疼
我们在Vision Pro上实测部署了Qwen3-Lite和Llama 4，记录了发热、延迟和功耗数据。发现真正的瓶颈不只是芯片算力，还有散热、交互设计和系统API限制。对开发者来说，先在云端验证想法可能更现实。
阅读全文百万Token时代，你的知识库该选RAG还是直接塞？
2026年，大模型上下文窗口普遍达到百万级。我们用一家中型SaaS的真实客服知识库（8000篇文档）实测了纯长上下文、传统RAG和混合架构。纯长上下文准确率最高（94.7%），但月成本超12万美元；混合架构准确率93.1
阅读全文Claude 3.5 Opus来了，推理链终于能像参数一样调了
Anthropic在2026年Q2末发布Claude 3.5 Opus，最大亮点是将‘推理链’（reasoning chain）变成开发者可调参数。我们实测发现，通过thinking_budget，开发者可以在推理成本和
阅读全文6人SaaS团队实测三款AI编程助手：我们选择全都要
一个正在开发CRM系统的6人团队，用三周时间并行测试了GitHub Copilot X、Cursor 2.0和Amazon Q Developer。他们发现，没有单一工具能胜任所有编程任务，但组合使用后，编码效率提升了约
阅读全文900元开发板跑7B模型：端侧AI部署实测与优化指南
基于一块900元的RK3588S开发板，我们对Qwen2.5-7B和Llama 3 8B模型进行了全流程部署测试。通过量化选型、算子优化等手段，最终在8GB内存的设备上实现了18.5 tokens/s的对话生成速度，验证
阅读全文Keras 3.2 实测：一套代码跑三大框架，但部署和自定义层是坑
在RTX 4090上实测Keras 3.2，用同一个CNN模型在TensorFlow、JAX和PyTorch后端训练，准确率和速度接近。但迁移学习时，PyTorch后端下自定义层的权重加载和梯度计算出现断链，训练速度也比
阅读全文千元机跑大模型：Qwen3-Lite和Llama 4，实测谁更实用？
我们在一台骁龙7 Gen 3中端机上实测了Qwen3-Lite和Llama 4。结论很明确：对端侧AI来说，1秒内的响应、低于15%的小时耗电、不烫手的温度，比模型跑分重要得多。小模型在续航和发热上优势明显，这才是能否用
阅读全文AI Agent开卷元年：五大开源框架真实成本与回报实测
2026年AI Agent框架爆发，我们实测AutoGPT、MetaGPT、CrewAI等五大开源框架。从搭建复杂度、API成本、任务成功率、产出质量四个维度拆解，以市场调研报告为任务，计算真实投入产出比，帮你避开“开源
阅读全文语音能听出你烦不烦，1小时视频38秒读完：通义千问3.5实测
我们实测了通义千问3.5的API。语音对话延迟压到800毫秒内，能识别情绪；1小时的会议录像，38秒就能生成带决策点和待办的摘要；用不到100行代码，10分钟就能搭一个旅行规划智能体。
阅读全文