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hmo 04db423416 Initial commit: skills library

- 70 skills with code and documentation
- Add .gitignore (ignore __pycache__, output/, temp/, venv/)
- Clean up test intermediates and caches

2026-04-26 19:27:40 +08:00

2.0 KiB

Raw Blame History

模型对比表

按场景推荐

场景	推荐模型	供应商	特点	适合
👑 最新最强	qwen3.5-plus	阿里云	2026.2.16发布，超GPT-5.2，0.8元/百万Token	所有场景
👑 最新最强	qwen3.5-397b-a17b	阿里云	3970亿参数激活170亿，旗舰开源	复杂推理
代码生成	deepseek-coder	DeepSeek	专用代码模型	编程任务
代码生成	codeqwen:7b	Ollama	本地可跑	低延迟
中文对话	qwen-plus	阿里云	中文优化	日常对话
中文对话	deepseek-chat	DeepSeek	性价比高	日常对话
快速响应	mixtral-8x7b-32768	Groq	超低延迟	实时交互
快速响应	llama-3.1-8b-instruct	Ollama	本地快速	离线使用
多模态	qwen2.5vl:7b	Ollama	看图理解	图像分析
多模态	llama3.2-vision:11b	Ollama	图像理解强	复杂图像
免费优先	mistral-small-3	OpenRouter	免费层可用	预算有限
推理能力	deepseek-r1	OpenRouter	推理能力强	复杂逻辑

Qwen3.5 新模型（2026.2.16发布）

模型	参数	激活参数	特点	API价格
qwen3.5-plus	3970亿	170亿	最强开源，超越GPT-5.2	0.8元/百万Token
qwen3.5-397b-a17b	3970亿	170亿	旗舰开源，支持多模态	参考plus

新用户福利: 阿里云百炼新用户送 100万免费Token

按硬件选择

16GB VRAM (RTX 3080)

模型	量化	内存需求	速度
llama3.1:8b	Q4_K_M	~5GB	快
qwen2.5:7b	Q4_K_M	~4.5GB	快
mistral:7b	Q4_K_M	~4.5GB	极快
phi4:14b	Q4_K_M	~9GB	中
llama3.2-vision:11b	Q4_K_M	~7GB	中
qwen2.5vl:7b	Q4_K_M	~5GB	中

24GB+ VRAM

模型	量化	内存需求	速度
qwen2.5:14b	Q4_K_M	~9GB	中
deepseek-r1:8b	Q4_K_M	~5GB	快
llama3.3:70b	Q4_K_M	~40GB	慢