<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AIEII</title><link>https://aieii.com/tags/qwen3.8/</link><description>来自 AIEII 传播部门的最新通讯</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><managingEditor>newsletter@aieii.com (Giorgio)</managingEditor><lastBuildDate>Fri, 09 Oct 2026 19:48:33 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://aieii.com/tags/qwen3.8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>本地跑大模型买什么：2026年10月显卡与Mac配置推荐，适合谁不适合谁</title><link>https://aieii.com/posts/2026-10-09-mac-vs-nvidia-local-llm-hardware-oct-2026/</link><pubDate>Fri, 09 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://aieii.com/posts/2026-10-09-mac-vs-nvidia-local-llm-hardware-oct-2026/</guid><description>&lt;p&gt;先给结论：2026年10月本地跑大模型，预算分三档最好懂。&lt;strong&gt;入门看16GB显存，跑8B级量化模型；进阶看24GB，跑Qwen3.8-27B这类27B级模型；顶配看128GB统一内存的Mac或32GB的RTX 5090，能装下更大的量化模型。&lt;/strong&gt; Kimi K3这种万亿级模型，哪一档都装不下完整版。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>