<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>GLM-5.2 on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/glm-5.2/</link><description>Recent content in GLM-5.2 on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 20:06:14 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/glm-5.2/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>colibrì 引擎拆解：在 25GB RAM 上跑 744B MoE 模型，纯 C 实现，比 vLLM-Moet 快 2.5 倍</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/colibri-744b-moe-on-25gb-ram-pure-c-engine/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 21:55:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/colibri-744b-moe-on-25gb-ram-pure-c-engine/</guid><description>&lt;h2 id="一句话判断">一句话判断&lt;/h2>
&lt;p>&lt;strong>colibrì（&lt;a href="https://github.com/JustVugg/colibri" target="_blank" rel="noopener noreffer ">JustVugg/colibri&lt;/a>）是当下把&amp;quot;小内存跑大模型&amp;quot;这件事做到工程极限的开源项目&lt;/strong>：单文件 &lt;code>c/glm.c&lt;/code> 3775 行 + 一组 ~30KB 的 headers，纯 C + OpenMP + AVX2/NEON，零 Python 运行时依赖，在 12 核 + 25GB RAM 的笔记本上把 744B 参数的 GLM-5.2（每 token 激活 ~40B）跑起来——而且在 6× RTX 5090 满配机器上，它达到 &lt;strong>6.28-6.84 tok/s 单请求解码&lt;/strong>，比同期 vLLM-Moet TP4 的 2.5-2.7 tok/s 快 &lt;strong>2.5 倍&lt;/strong>（&lt;a href="https://github.com/JustVugg/colibri/blob/main/docs/experiments/glm52-6x5090-2026-07-12.md" target="_blank" rel="noopener noreffer ">仓库 docs/experiments/glm52-6x5090-2026-07-12.md&lt;/a> 实测）。&lt;/p></description></item><item><title>2×GH200 跑 GLM-5.2：从 2.39 tok/s 到 54.92 tok/s，局部性铁律贯穿全文</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/dnhkng-gh200-glm52-expert-offload-and-cpu-question-2026/</link><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 13:56:24 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/dnhkng-gh200-glm52-expert-offload-and-cpu-question-2026/</guid><description>&lt;h1 id="2gh200-跑-glm-52从-239-toks-到-5492-toks局部性铁律贯穿全文">2×GH200 跑 GLM-5.2：从 2.39 tok/s 到 54.92 tok/s，局部性铁律贯穿全文&lt;/h1>
&lt;h2 id="0-学习目标">§0 学习目标&lt;/h2>
&lt;p>完成本文阅读后，你将能够：&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>理解 GH200 的内存拓扑&lt;/strong>：掌握双 GH200 系统的四条内存通道（Local HBM、Local Grace LPDDR5X、Remote Grace LPDDR5X、Hopper-to-Hopper）及其带宽差异&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>掌握 expert offload 的 placement 优化&lt;/strong>：理解为什么 naive 部署只有 2.39 tok/s，而 strict local NUMA 能达到 20.31 tok/s（8.5× 提速）&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>理解 MTP 嫁接原理&lt;/strong>：掌握如何将 FP8 MTP 权重嫁接到 AWQ INT4 base 上，让 vLLM 同时识别两种量化路径&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>评估 MTP-3 vs MTP-4 的取舍&lt;/strong>：理解为什么 MTP-3 是&amp;quot;good enough and stable&amp;quot;，而 MTP-4 是&amp;quot;interesting but not a default&amp;quot;&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>应用&amp;quot;局部性铁律&amp;quot;到实际部署&lt;/strong>：能够根据硬件拓扑和模型架构，选择合适的部署配置和量化策略&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;h2 id="05-目录">§0.5 目录&lt;/h2>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a70-%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9b%ae%e6%a0%87" rel="">§0 学习目标&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a71-%e5%85%88%e7%bb%99%e5%88%a4%e6%96%ad" rel="">§1 先给判断&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a72-%e9%98%85%e8%af%bb%e8%b7%af%e5%be%84" rel="">§2 阅读路径&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a73-%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e5%9c%b0%e5%9b%be%e5%9c%a8%e4%b8%80%e5%8f%b0-2gh200-%e4%b8%8a%e8%b7%91-754b-moe" rel="">§3 系统地图&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a74-%e5%b8%a6%e5%ae%bd%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%8a%8a-decode-%e4%b8%8a%e9%99%90%e7%ae%97%e6%b8%85%e6%a5%9a%e5%86%8d%e5%bc%80%e6%b5%8b" rel="">§4 带宽模型&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a75-fp8-%e5%9f%ba%e7%ba%bfplacement-%e4%bf%ae%e4%ba%86-85%c3%97-%e9%80%9f%e5%ba%a6" rel="">§5 FP8 基线&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a76-fp8--mtpfp8-%e8%87%aa%e5%b7%b1%e7%9a%84-mtp-%e5%8f%97%e7%9b%8a%e6%9c%89%e9%99%90" rel="">§6 FP8 + MTP&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a77-awq-int4vllm-%e8%b7%91-glm-52-%e7%9a%84%e6%9b%b4%e4%bc%98-base" rel="">§7 AWQ INT4&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a78-awq--fp8-mtp-%e5%ab%81%e6%8e%a5%e6%9c%ac%e6%96%87%e6%9c%80%e5%a4%a7%e7%9a%84%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%88%9b%e6%96%b0" rel="">§8 MTP 嫁接&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a79-cpu-gguf%e8%83%bd%e8%b7%91%e4%bd%86definitely-useless-for-long-generations" rel="">§9 CPU GGUF&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a710-mtp-%e5%ab%81%e6%8e%a5%e7%9a%84%e8%be%b9%e7%95%8c%e5%a3%b0%e6%98%8e" rel="">§10 MTP 嫁接的边界&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a711-%e5%86%b3%e7%ad%96%e7%9f%a9%e9%98%b5%e9%80%89%e5%93%aa%e7%a7%8d%e9%85%8d%e7%bd%ae" rel="">§11 决策矩阵&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a712-%e7%bb%99%e8%af%bb%e8%80%85%e7%9a%84%e4%ba%94%e6%9d%a1%e5%ae%9e%e6%93%8d%e7%bb%8f%e9%aa%8c" rel="">§12 实操经验&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a713-%e7%b3%bb%e5%88%97%e5%ae%9a%e4%bd%8d%e4%b8%8e%e6%9c%ac%e6%96%87%e8%be%b9%e7%95%8c" rel="">§13 系列定位&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a714-%e5%85%b3%e9%94%ae%e5%8f%82%e8%80%83" rel="">§14 参考&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a715-%e5%b8%b8%e8%a7%81%e9%97%ae%e9%a2%98-faq" rel="">§15 FAQ&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a716-%e8%87%aa%e6%b5%8b%e9%a2%98" rel="">§16 自测题&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a717-%e7%bb%83%e4%b9%a0" rel="">§17 练习&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a718-%e8%bf%9b%e9%98%b6%e8%b7%af%e5%be%84" rel="">§18 进阶路径&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%c2%a719-%e4%bc%98%e5%8c%96%e8%af%b4%e6%98%8e" rel="">§19 优化说明&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;h2 id="1-先给判断">§1 先给判断&lt;/h2>
&lt;p>David Noel Ng（dnhkng）在 GH200 基准测试系列第三篇里，把一个 754B MoE（Mixture of Experts）模型在双 GH200 工作站上从几乎不可用拉到了可用交互速度。整篇文章的核心结论只有一句话：&lt;/p></description></item><item><title>AI新闻早报 2026-06-18</title><link>https://txtmix.com/posts/news/ai-morning-news-2026-06-18/</link><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 07:23:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/news/ai-morning-news-2026-06-18/</guid><description>&lt;p>🦞 每日08:00自动更新&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="-融资财报">💰 融资财报&lt;/h2>
&lt;h3 id="智谱科创板ipo拟募资150亿元大模型第一股回a迈出实质一步">智谱科创板IPO拟募资150亿元：「大模型第一股」回A迈出实质一步&lt;/h3>
&lt;p>来源: 36氪 / 洞察IPO
原文: &lt;a href="https://www.36kr.com/p/3857113773593605" target="_blank" rel="noopener noreffer ">原文&lt;/a>
摘要: 6-17 证监会北京监管局披露智谱华章科创板IPO辅导验收，由国泰海通证券与中金公司联合辅导。董事会6-1已通过科创板上市议案，拟发行股份占发行后总股本2%-8%，预计募资约150亿元：120亿投入GLM系列下一代基座模型研发与算力集群建设，20亿升级MaaS一站式服务平台，10亿补充流动资金。2025年智谱营收7.24亿元（同比+131.9%），本地化私有化部署占73.7%成压舱石，但2022-2024年累计亏损持续扩大。回A完成后将填补A股市场纯正大模型核心资产空白。&lt;/p></description></item><item><title>AI新闻早报 2026-06-17</title><link>https://txtmix.com/posts/news/ai-morning-news-2026-06-17/</link><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 07:33:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/news/ai-morning-news-2026-06-17/</guid><description>&lt;p>🦞 每日08:00自动更新&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="-融资财报">💰 融资财报&lt;/h2>
&lt;h3 id="deepseek-500-亿首轮融资落定梁文锋个人出资-200-亿拿下控制权外部资金先进有限合伙">DeepSeek 500 亿首轮融资落定：梁文锋个人出资 200 亿拿下控制权，外部资金先进有限合伙&lt;/h3>
&lt;p>来源: 36氪 / 投行圈子
原文: &lt;a href="https://www.36kr.com/p/3855773631976456" target="_blank" rel="noopener noreffer ">原文&lt;/a>
摘要: 6-16 据 The Information 报道，DeepSeek 完成首次外部融资，募资超 500 亿元人民币（约 74 亿美元），估值突破 500 亿美元，是中国 AI 行业迄今规模最大的单轮融资。出资结构为：梁文锋个人 200 亿（最大出资方）、腾讯 100 亿、宁德时代 50 亿、京东与 IDG 各 30 亿、国家 AI 基金 10 亿直投。融资结构的关键不在金额而在交易架构：除国家 AI 基金外，其他外部投资者被要求将资金注入由梁文锋管理的有限合伙企业，而非直接投资 DeepSeek 公司本体。&amp;ldquo;钱不直接进公司，先进梁文锋管的口袋&amp;quot;成为这场教科书级别控制权防守术的核心。&lt;/p></description></item><item><title>AI新闻早报 2026-06-16</title><link>https://txtmix.com/posts/news/ai-morning-news-2026-06-16/</link><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 07:35:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/news/ai-morning-news-2026-06-16/</guid><description>&lt;p>🦞 每日08:00自动更新&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="-平台入口战">🚪 平台入口战&lt;/h2>
&lt;h3 id="ai-支付宝要来了微信开放平台-6-天后蚂蚁内测阿宝ai-服务入口大战再升级">AI 支付宝要来了，微信开放平台 6 天后蚂蚁内测&amp;quot;阿宝&amp;quot;，AI 服务入口大战再升级&lt;/h3>
&lt;p>来源: 36氪
原文: &lt;a href="https://www.36kr.com/p/3853781793805576" target="_blank" rel="noopener noreffer ">原文&lt;/a>
摘要: 6-14 据多家媒体报道，蚂蚁集团正内测 AI 版支付宝，内置 AI 助手&amp;quot;阿宝&amp;quot;，交互方式从&amp;quot;功能菜单+搜索框&amp;quot;改为对话优先；6 天前微信刚刚宣布开放 AI 平台，美团、携程、同程、滴滴首批接入，用户在微信说一句&amp;quot;帮我订去上海的高铁&amp;quot;AI 即调携程出票。支付宝之所以选在此节点披露，关键在于微信首批接入的恰好是支付宝最依赖的核心消费场景。文章梳理出支付宝的 AI 化路径：2025-09 上线&amp;quot;AI 付&amp;quot;、2026-01 千问打通阿里全生态并把支付宝变成支付节点、2 月 AI 付笔数用户数双破亿、4 月&amp;quot;AI 收&amp;quot;对接 Agent 商业化结算、5-26 累计完成 3 亿笔 AI 智能体支付并发布 TokenPay 与 AI 钱包。阿宝的命名&amp;quot;宝+阿&amp;quot;是想改变用户打开支付宝的理由，意图从&amp;quot;用完就走&amp;quot;转向&amp;quot;高频对话入口&amp;quot;。&lt;/p></description></item></channel></rss>