catLee
@leemiyinghao
Gemma4 26B MoE意外的可以用耶⋯⋯
Thinking process的自我校正很充足，MoE有讓token/sec維持在可以接受的程度（7600XT大概12tps）
小缺點是模型還是塞不太進一般遊戲顯卡🤔
E4B的效果就掉出sweet spot之外了，~35tps但thinking fixation很嚴重，看得出來多餘的token沒有發揮校正作用
BTW同個問題丟Gemini Flash Thinking會開始鬼打牆
喔這還蠻有趣的，SillyTavern社群實測26B的效果比Qwen3.5-35B-A3B還適合跑RP
🤔
就連Q3的31B也表現傑出⋯⋯🤔
https://foodtruckbench.com/#leaderboard
嗯⋯⋯🤔
FoodTruck Bench — AI Business Simulation Benchmark
笑死，閉門造車一段時間後才想到可以抄別人家的作業。
結果看起來跟我寫的東西一模一樣是怎麼回事
這樣推薦應該會稍微快一點點🤏
嫌記憶體太慢就多拿幾次用比較快的那個這什麼怪招😂
Your RAM Has a 60 Year Old Design Flaw. I Bypassed It.
翻到好東西
原來我還留著這顆硬碟🤔
