掘力計劃第 20 期：Flutter 混合開發的混亂之治
在掘力計劃系列活動第20場，《Flutter 開發實戰詳解》作者，掘金優秀作者，Github GSY 系列目負責人戀貓的小郭分享了Flutter 混合開發的混亂之治。Flutter 基于自研的 Skia 引擎
快科技7月30日消息，AMD Zen5架構的銳龍AI Max+ 395，是第一個可以在本地運行700億參數AI大模型的平臺，當然需要搭配128GB統一內存，而現在，AMD奉上重磅升級，1280億參數大模型都可以在本地運行了！
當然，能做到這一點的還是只有銳龍AI Max+ 395，還是必須搭配128GB統一內存，并分配96GB作為顯存，而且必須在Vulkan llama.cpp環境下。
驅動方面需要搭配還在測試階段的25.10 RC 24版本，下個月初將會變成正式版25.8.1。
這使得銳龍AI Max+ 395成為第一個能在本地運行1090億參數的Meta Llama 4 Sout大模型的平臺，體積多達66GB，活躍參數多170億，并支持Vision、MCP。
這得益于該模型使用了混合專家(MoE)模式，每次只激活模型的一部分，從而保持性能可用，銳龍AI Max+ 395實測可以做到每秒15 Tokens。
同時，銳龍AI Max+ 395還可以跑68GB體積、1230億參數的Mistral Large，至于18GB、300億參數的Qwen3 A3B、17GB、270億參數的Google Gemma，自然更是不在話下。
當然，銳龍AI Max+ 395還支持各種各樣的模型尺寸、量化格式，包括GGUF。
同樣重要的是，銳龍AI Max+ 395升級支持了更大的上下文尺寸，從傳統的4096 Tokens左右，一舉來到了驚人的256000 Tokens，從而能夠分析、匯總更大規模的文檔等數據資料。
不過這里需要注意，得開啟Flash Attention、Q8 KV Cache。
對于一般的非大規模模型，32000 Tokens的上下文就足夠用了，銳龍AI Max+ 395則提供了新的可能，而以往如此超大規模的上下文，往往需要幾萬十幾萬的設備才能實現。
銳龍AI Max+ 395、128GB配置的迷你AI工作站，價格已經低至1.3萬元左右，可以說性價比是相當高了。
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