17 条回复 • 2026-04-04 14:10:35 +08:00
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philobscur 13 小时 2 分钟前
各项评分也就和 qwen3.5 27b 不相上下的水平，已经在等 qwen3.6 了
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tomchen 12 小时 47 分钟前
写码离 kimi 、glm 等开源最好的还差一截吧？（ Qwen Coder 似乎也差一截）
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tomchen 12 小时 35 分钟前
@unt 哦不清楚。。不过我再看一眼 Gemma 4 的介绍 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ 他其实主打的是执行任务、tool calling ，那和 code 也算是一类东西吧，https://arena.ai/leaderboard/code Arena 测试就把他们作为一类
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coefu 12 小时 34 分钟前
非常强悍，g 厂出手，都是弟弟。
31B ，要真正跑起 256k 的 context ，Q8 起码要 64G 显存。 对于一般 web 代码来说，体现不出来它的上限。当然，一般人也用不到它的上限。 现在打榜的 benchmark ，都是对标 博士级别的水平，只有你的 case 是真正的挑战，才知道和别的差距。 |
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coefu 12 小时 32 分钟前
@philobscur qwen3.5 就是阿里开源的最后绝唱了，你还等什么 3.6 咯，事情都搞不明白。
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coefu 12 小时 27 分钟前
@unt 当前开源里，普罗大众能用到的最强悍模型了。2* 2080ti 22g ，不到 4k 的成本，跑 31B Q8 ，估计能有个 10 Token/s 的速度，凑合能用。
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coefu 12 小时 23 分钟前
@unt 我觉得，和 gemini 来比，gemini 现在搞的这种情绪价值提供，反而让人不客观了。今天，试用了一下午 gemma4 31B,可能是 system prompt 没有设置什么情绪相关，反而更理性客观，没有 gemini 的夸夸味。
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wwhc 11 小时 53 分钟前
差一点就能赶上 Qwen3.5 了
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philobscur 11 小时 35 分钟前  1
@coefu https://x.com/ChujieZheng/status/2039909486153089250?s=20 do me a favor
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MuyuQ 6 小时 10 分钟前
目前看到的评测，大概是 qwen3.5 左右的水准。
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1saoyj7/gemma_4_and_qwen35_on_shared_benchmarks/ 可以期待一下即将发布的 qwen3.6 |
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stefwoo 5 小时 4 分钟前
用 3090 试了试 gemma 4 31B 4bit ，model 16g 左右，但在 32k 时已经占满了 24g 内存，我觉得模型有问题，论坛也有人反应显存爆炸。生成速度也很慢，远低于 qwen3.5 27B 。
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nightlight9 3 小时 53 分钟前
反而觉得本地部署越来越遥远了，minimax 、glm 、kimi 虽然开源，都是千亿模型，本地部署没戏
而且趋势是从开源走向闭源。比如说 qwen 最新模型都是闭源的。 |
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workbest 3 小时 9 分钟前
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diudiuu 15 分钟前
ollama 咋都是这个部署,这个软件能测个啥
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coefu 2 分钟前
@MuyuQ #11 因为从 2024 年春天开始，这两年来我几乎每个开源模型的中小尺寸都尝试过。
我主要集中在神经网络底层前沿技术的探索能力。Transformer 的变种实验，SNN 脉冲神经网络的变种实验，DRL 里自定义网络实验。我提供 idea ，模型给代码，我跑结果，模型 debug ，这个 loop 。在线的官方模型 和 本地部署的 中小尺寸，比照能力。 有一讲一，我去年夏天用 qwen 在线的模型，一起 debug DRL ，几度把我带到了坑里。 后面换 chatgpt ，效果好一点，但是胡说八道依然存在，给出的论文索引大部分都是假的。 后面用 gemini ，就在上上周，我用 gemini ，再不知情的情况下，我们（我提供 idea ，gemini 负责代码实现）从 0 复现了 snn 里程碑的论文（ https://www.frontiersin.org/journals/computational-neuroscience/articles/10.3389/fncom.2015.00099/full ）。就这感觉，qwen/chatgpt 从来没有给我带来过。在 qwen3.5 开源的同时，我就本地用了一个下午，强确实强，但那是 gemma4 没开源的时候。昨天我用了 gemma4 一下午，对比在线 gemini ，同样的问题，几乎能给出 90%相似度的解决方案。你说，我激不激动？ gemini 的能力，我是深度认可的，因为在一些还没有结论的问题上，确实能辅助一起探索，关键是几乎不胡说八道。 最后，如果只是一些 web 前后端代码 coding ，讲真，那只是很中规中矩的使用，感受不到上限的提升。 |
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