atomic.chat
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The simplest way to run open models on any hardware. Powered by TurboQuant. Team: @gladkos @skinbagwbones @AlexFromAtomic @danyurkin @quantizedden
参加 March 2026
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Local Laya blitzed other models on RTX 4090 ⚡️
Four local decision models raced down Wikipedia picking out every word that names a centipede and Laya took 3.9 ms a word so it ended up being the fastest overall
Run decision models locally ->
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介绍比Jev快50倍，在你设备上跑的laya-mlx!
只在你的设备上占用最高1G内存
Laya是一个开源的类似于Jev的,基于文本输出概率的分类系统
我将其移植到MLX,并且做了一些性能优化!
视频中就是这个模型在我的本地M3Max上玩贪吃蛇
这个模型能够以每秒决策60次的速度玩贪吃蛇！
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