DEVVibeKorlátlan AI modellek futtatása otthon: Előnyök, kihívások és gyakorlati útmutatóDavid Ondrej4 napja
DEVVibeGyorsabb mesterséges intelligencia futtatás egyetlen GPU-n P flash-sel és Qwen3.6-27B-DFlash-selFahd Mirza14 napja
DEVVibeHelyi AI kódszerkesztő létrehozása Qwen 3.5 és Olama segítségével Ubuntu rendszerenFahd Mirza61 napja
TechITM5 Max MacBook Pro első benyomások: lenyűgöző teljesítmény és AI lehetőségekAlex Ziskind67 napja
DEVVibeÚj eszköz a személyi AI-asszisztensek memóriaproblémáinak megoldására az OpenClaw rendszerébenFahd Mirza76 napja
DEVVibe35 milliárdos mesterséges intelligencia modell helyi futtatása: a Mixture of Experts architektúra előnyei és gyakorlati alkalmazásaFahd Mirza80 napja
DEVVibeQwen 3.5 27B: Új nyelvi modell telepítése és tesztelése helyben CPU-n vagy GPU-nFahd Mirza80 napja
TechITHogyan gyorsíthatod meg háromszorosára a nagy nyelvi modelleket egyszerű beállításokkalAlex Ziskind87 napja
DEVVibeQwen3-Coder-Next és OpenClaw: helyi telepítés és integráció lépésről lépésreFahd Mirza101 napja
TechITA Llama.cpp teljesítményének növelése egyszerű trükkökkel és beállításokkalAlex Ziskind104 napja
DEVVibeÚj mesterséges intelligencia-modell CPU-ra: a kódszerkesztés jövője valós időbenFahd Mirza112 napja
DEVVibeGLM 4.7 REAP modell: Mesterséges intelligencia futtatása otthoni gépen a Cerebras technológiávalFahd Mirza123 napja
DEVVibeHogyan futtassunk helyileg cenzúrázatlan MiniMax modellt CPU-n: előnyök és kihívásokFahd Mirza131 napja
DEVVibeGyors VRAM-kalkulátor nyelvi modellekhez: mérd fel a memóriaigényt egyszerűenFahd Mirza133 napja
DEVVibeA llama.cpp webes felület telepítése CPU-ra: egyszerű útmutató otthoni felhasználóknakFahd Mirza192 napja
TechITM5 MacBook Pro első benyomások fejlesztőknek: teljesítmény és újdonságok összefoglalójaAlex Ziskind193 napja
DEVVibeQwen3-VL-2B modell futtatása CPU-n, llama.cpp segítségével – gyakorlati útmutató és kihívások bemutatásaFahd Mirza204 napja
