Edge0 重磅开源 145B 端侧模型,内存狂省 60% 还能满血写代码

云涛君_1785

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2026-11-13

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原创

人工智能在端侧部署领域迎来里程碑式突破。开源项目 edge0 近日正式发布并开源了 edge0-145b 与 edge0-120b 模型,同步推出一套统一推理框架与部署工具。作为全球首个宣称可在个人电脑本地流畅运行的 1450 亿参数开源模型,edge0-145b 成功将媲美云端前沿大模型的编程、推理与智能体能力,直接带入用户本地笔记本。

突破硬件极限:它如何让 145B 模型在笔记本上运行?

长期以来,端侧 AI 始终在模型能力与硬件可行性之间艰难权衡:大模型参数量庞大,对内存容量与带宽要求极高;小模型虽轻量易部署,却难以胜任复杂专业任务。将计算任务交由云端处理,则不可避免面临持续 API 成本、数据隐私风险及强网络依赖等问题。

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Edge0 重磅开源 145B 端侧模型,内存狂省 60% 还能满血写代码

为攻克这一行业难题,Edge0 团队从底层架构、训练策略、模型加载机制到推理调度四个维度展开系统性创新:

稀疏专家架构(MoE):模型在大量稀疏专家间高效共享大矩阵,在维持专家总数不变的前提下显著降低需存储与搬运的权重总量。在总计 145B 参数中,单次推理仅激活约 10B 参数参与计算。

端侧原生协同训练:该模型自训练初始阶段即深度嵌入端侧部署的硬性约束,彻底规避传统云端大模型后期压缩或剪枝所导致的能力衰减。

三层存储智能流水线:通过精巧设计,实现 GPU 显存、系统内存与固态硬盘(SSD)三级存储的高效协同流水作业。高频调用的“热专家”常驻 GPU 显存,约 40GB 的专家库驻留系统内存按需加载,约 48GB 的词表数据则存放于 SSD 实时读取,消除串行等待瓶颈。

CPU 与 GPU 协同加速:GPU 专注执行已缓存专家的计算任务,CPU 并行处理其余工作流,并借助投机解码技术将权重读取开销分摊至更多输出 token,进一步提升吞吐效率。

依托上述多项核心技术,Edge0-145B 在主流个人电脑平台(如搭载苹果 M 系列芯片的 MacBook Pro,或配备 RTX 4090 / 5090 显卡的 Windows 设备)上达成卓越实测表现:峰值显存占用仅 29GB,提示词预处理速度超 1100 tokens/s,解码生成速率逾 80 tokens/s,典型整机功耗稳定在 120W 左右,全面支持 128K 至 256K 超长上下文窗口。

编程与推理能力比肩云端,轻松驾驭复杂本地工作流

在核心能力层面,Edge0-145B 在多项国际权威基准测试中展现出强劲竞争力。其六项综合基准平均得分为 72.8,相较标准 4-bit 量化部署下动辄需 70GB–87GB 显存的主流云端或大型基线模型,实测显存占用降低约 40%–60%,性能却稳居同一梯队:

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编程与智能体能力:DeepSWE1.1 得分 64.6,Terminal-Bench2.1 得分 86.52,指令遵循 IFBench 得分 80.6。

推理与知识理解:GPQA-Diamond 得分高达 90.4,彰显扎实逻辑推演与广博知识储备。

凭借优异的代码生成、工具调用、自我调试及视觉解析能力,Edge0-145B 可独立支撑高复杂度本地端工作流。在官方演示的实际用例中,它不仅胜任日常对话交互,更能于本地离线环境下一小时内完成特斯拉 Roadster 讲解视频全流程制作;在 Blender 中从零构建曼哈顿三维城市场景;开发具备可玩性的中世纪 RPG 游戏;编写驱动真实无人机穿越障碍物的飞行控制代码;甚至在 KiCad 中完成 PCB 电路板布局设计,并无缝衔接至 Unreal Engine 实现装配动画渲染。全程无需联网、不依赖云端服务,既节省可观 API 开销,更确保核心敏感数据始终留存本地、自主可控。

打造端侧开源全栈生态,加速 AI 迈向“端侧优先”新范式

除重磅推出的 145B 模型外,Edge0 过去一年已累计发布四大产品系列、共计 200 个不同规模模型,构建起覆盖语音、文本、视觉与长期记忆的完整端侧能力矩阵:

Edge0 系列:涵盖 145B、120B(面向笔记本)、35B、8B(面向手机)等多档位模型,全面适配 vibe coding 与智能体任务场景。

Audio8 系列:聚焦“听”与“说”,提供 0.1B 至 3B 多语种语音识别、语音合成及端到端语音交互模型。

Decision0 系列:集成 0.6B 与 3B 多模态快速决策模型,将端侧决策延迟压缩至 40 毫秒以内。

Embedding0 系列:0.6B 多模态嵌入模型,全面支持文本、语音、图像与视频的本地长期记忆管理及 RAG 检索能力。

目前,Edge0-145B 与 Edge0-120B 完整模型权重已在 Hugging Face 正式开源,配套统一推理框架与一键部署指南亦同步上线 GitHub。此外,官方还推出免环境配置的桌面应用 Edge0App。随着大模型在端侧硬件上的运行效率持续跃升,AI 应用范式正稳步从过往“云端优先”转向“端侧优先、云端辅助”的全新发展阶段。

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