GLM 4.7 Flash Q6: un'esperienza pratica
Un utente ha condiviso la sua esperienza nell'utilizzo del modello GLM 4.7 Flash Q6 per attività di refactoring in progetti web personali. L'attenzione si è concentrata sulla gestione del codice Roo, dove il modello ha dimostrato una notevole capacità di non frammentare il codice.
Performance e confronto con altri modelli
In particolare, per tool agentici, GLM 4.7 Flash Q6 si è rivelato più affidabile e preciso rispetto a GPT-OSS 120b, GLM 4.5 Air e Devstral 24b. L'utente ha specificato i parametri utilizzati con llama.cpp per sfruttare UD-Q6_K_XL con 48k token di contesto su una RTX 5090, ottenendo circa 150 tok/s.
Dettagli della configurazione
La configurazione utilizzata includeva il comando llama-server con parametri specifici per il modello, la porta, l'host, l'attivazione di -fa, la dimensione del contesto, la temperatura, e altri parametri per l'inferenza.
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