模型推理性能优化并不简单

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找到了Gemini和OpenAI的Deep Research的用法：对于一个话题，自动整理资料。对于自己不熟悉的领域，可能是目前最快最可靠的快速学习方法，对于自己熟悉的领域，则是产出更全面更基础内容的“效率工具”。 所以，昨天，关于模型推理性能的问题，把工作分配给了OpenAI，但是“全文翻译”的大梁还是只能交给Gemini完成。 大模型推理性能的完整基础介绍 道明，公众号：数字游牧日常 [Deep Research-3]：讨论一下大模型推理性能吧，再让o3做个“事实核查” 这种结合，我就可以在下面直接讲结论了： 1、对于个人使用的本地部署推理，一般是在笔记本或者PC上，性能不是第一参考因素，只要不是太慢（例如我上周的0.1tokens/s），重要的是模型能力和硬件资源（显卡、显存、内存）的平衡，在可以接受的硬件约束下用最好的模型，是更好的选择：M4 Max的高配Mac ………………………………