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近日，GitHub爆火的开源大模型推理框架Colibrì狂揽3.2万Star。该项目纯C实现，最大亮点是“无需GPU，SSD当显存”。通过创新的“AI内存多层化”技术，Colibrì将MoE模型拆分为常驻内存和SSD临时调用，结合LRU缓存与预测机制，让普通笔记本也能跑千亿级大模型。目前，仅需25GB内存即可运行744B参数的GLM-5.2，32GB内存更能挑战2.8T参数的Kimi K3。现已支持GLM、DeepSeek、Qwen等9大模型家族，极大降低了本地部署前沿大模型的硬件门槛。
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