推荐 Qwen2.5-14B-Instruct-1M-Q5_K_L.gguf 或 Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Q6_K_L.gguf ，不建议 Distill 版本，Distill 版本更于擅长于解决推理或数学问题。另外建议直接使用 llama.cpp

很遗憾，这种炒作方式令人对这个产品产生反感

二代以上 Epyc 32 核心或以上，8 通道 DDR4 或 12 通道 DDR5 ，可确保首 1000tokens 输出在 4 tokens/s 或以上。Epyc 五代极度优化下应该能有 10 tokens/s 的能力。建议避免配置双 cpu ，尽可能使用 llama.cpp 而不是其它推理系统

R4L 的维护者改用 C 是更妥当的解决方案，看不出一定非要 RUST 的理由

建议避免进食野外钓获的鱼类，可能存在重金属及化学物积累，对人体健康存在风险

在加拿大别说色弱，色盲都可以考驾照和开车，能通过笔试和路考就行

完全不影响

联想的 tiny 主机最适合, 二手的很便宜

Linux 下的 motion, https://motion-project.github.io/

Arctic 有 TC 系列风扇，由温度控制转速，绝大部分情况下噪音极小，楼主可以考虑

Mixtral 8x7b Q6_K：
当 x 趋近于 0 时，有：

lim_{x to 0^+} y = lim_{x to 0^+} x ln(1+frac{1}{x})=0

当 x 趋近于正无穷大时，有：

begin{aligned}
lim_{x to +infty} y &= lim_{x to +infty} x ln(1+frac{1}{x})
&= lim_{x to +infty} frac{ln(1+frac{1}{x})}{frac{1}{x}} &text{(使用}frac{0}{0}text{型拆分)}
&= lim_{x to +infty} frac{frac{-1}{x^2(1+frac{1}{x})}}{frac{-1}{x^2}} &text{(应用}mathrm{l'Hospital rule)}
&= 1
end{aligned}

因此，当 x 趋近于 0 时，lim_{x to 0^+} y = 0 ；当 x 趋近于正无穷大时，lim_{x to +infty} y = 1 。

@scguanzhong Dell 那么差了么？哪个型号的？

建议联想、HP 、Dell 的 1 升迷你主机

真正保护公司／个人信息数据的只能是在本地部署的开源大模型如 LLAMA/Mistral ，这才可以脱离互联网使用，没有数据泄漏的状况。把数据送到外部 AI 服务，没有任何私隐可言

@BeyondReach 建议在 16G 内存或 10G 以上显存的设备上部署 Mistral 7B

MistralAI 的开源模型支持 32K Tokens 或 64K Tokens