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Ornith 1.5 本地模型與自我改進訓練循環的 AI 概念插畫
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Ornith 1.5 35B 值得用嗎?自我改進、實測與本地部署解析

Ornith 1.5 35B-A3B 值得部署嗎?拆解自我改進訓練與 MoE 活躍參數的差別,整理官方程式評分、Qwen3.8 27B 對照案例、雙 GB10 的 NVFP4 加速結果,並說明 Q4 記憶體需求、長上下文與工具呼叫的測試順序。從生成速度到任務完成率,幫你判斷這顆本地模型是否適合自己的 AI 代理工作流。

Mac 本地 AI 概念封面,以桌上型電腦與資料流呈現記憶體、輸入處理和生成的分工
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Mac 本地 AI 怎麼選?M5、M6 的記憶體、頻寬與 Agent 效能

Mac 本地 AI 怎麼選?從 M5、M6 的統一記憶體、頻寬與運算能力,理解 Prefill、Decode、TTFT 和 Agent 效能差異,整理官方配置對照、32GB 跑 27B 的限制、MoE 與多機部署觀念,補上本地測試命令和選購檢查清單,讓你依照模型、上下文與實際工作流安排預算,而不只追求最大容量。

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