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大家好， 我在消费硬件上发现了这个设置，似乎在本地硬件上取得了很好的效果。 - qwen 3.6 q6 - 使用 turboquant turbo3 模式的 450K 上下文 llama.cpp 分支 - 多模态支持 这篇 AI 生成的博客文章是一种“报告”，记录了我所做的事情以及结果示例。 我希望这对一些人有所帮助。 注意：我并不太在意这篇文章的成功与否，我主要想分享我认为在 5090 上的一个有趣用法。我生成这篇博客页面时告诉 AI 遵循 hn 的“规则”，并保持事实准确。 这篇文章绝对不是完美的，写得相当快，也没有在 265K 上下文中进行适当测试，请原谅我的懒惰 :)。我现在只是对在 5090 上可以做的事情感到非常兴奋。

作为一个热爱编程的人（使用vim，已经有大约10年的时间），<p>同时也对人工智能编程工具感到惊讶并最近开始接受它们（例如copilot、claude code和codex），<p>我很好奇，还有谁没有使用这些工具？如果没有，为什么呢？<p>我觉得这已经变得和自动补全或智能感知一样普遍了。尽管我记得以前人们也曾讨厌这些功能。<p>我想人工智能就像现代的智能感知加上针对你正在做的事情的文档，总是如此（也许还有一个永不休息的实习生）。

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