计算机

这次刷论坛，最让我长记性的不是哪家又发了榜单，而是一句很土的话，显存不够，参数再大也白搭。

以前我总把“模型慢”理解成算力问题。后来越看越明白，很多时候根本不是 GPU 算不动，而是数据没法待在对的地方。只要内存路径一变，token 速度就不是慢一点，是直接掉下去。

如果只看榜单，最容易心动的肯定是 31B。

但真把机器搬出来，还是那台没升级的 RTX 3060 12GB，判断马上就会变。怎么说呢，本地部署这件事，最后拼的不是谁最风光，而是谁最像能长期相处的那个。对我来说，这次真正值得先跑的，不是 31B，而是 26B A4B。

首发当天我本来想干的事很简单，找一个和 Gemma 3 对应得上的升级版，先下下来跑。

结果一圈看下来，人先有点傻眼。以前熟的 4B / 12B / 27B 那套名字没了，冒出来的是 E4B、26B A4B、31B。怎么说呢，这次谷歌真正改的，不只是模型大小，而是连“你该怎么理解这批模型”都一起改了。

刚开始用 Codex 的时候，我对 medium 这个默认档位有点误会。

它看起来像一个很稳的中间值：不至于太慢，也不至于太省。网上又经常有人说 GPT-5.4 编码很强，于是很容易顺手把两件事合在一起理解：既然模型强，那默认 medium 应该就够了。

用了一段时间以后，我的结论变了。小修小补可以继续 medium，但只要任务开始跨文件、需求有歧义、需要先读代码再判断，我更愿意直接开 high。xhigh 不当日常默认，留给 high 已经证明啃不动的任务。

翻了一圈现在仓库里的配置，我反而更确定一件事：这套东西最后拼的不是单个模型有多强，而是每一层到底该让谁来承担成本。

最明显的一个信号就是，当前生效的 published.runtime.json 还是 2026 年 4 月 2 日生成的 minimax-m2，但 2026 年 4 月 3 日 16:38 的 5f17088 已经把 blog-style-suite 的默认 provider 切到了本地 LM Studio 里的 gemma-4-26b-a4b。这看起来像前后不一致，其实不是，它恰好说明了这条流水线开始有了分工。

如果 token 足够，最省脑子的办法其实很粗暴：把历史文章直接塞给模型，让它自己学。

问题在于，这种办法只适合偶尔来一篇，不适合反复写。你要是真把博客写作当成长期工作流来做，生吃历史文章这条路，很快就会从“简单直接”变成“又贵又乱”。

去年写了不少 AI 稿子，那会最土的流程就是，自己先整理个大纲或者问题清单，让大模型把正文吐出来，然后再把内容复制到本地 md 文档里，补 frontmatter、标签、分类、标题，最后再发布。

这套流程不是不能用，是很烦。真正费时间的地方，不是正文，而是正文外面那一圈重复劳动。尤其是最近 Codex 用多了以后，这种别扭感更强了。它能读仓库、能改文件、能补资料、还能直接把文章写进目录里，我要是还手工复制来复制去，反而像是人把工具的腿绑住了。

春节期间几家国内 AI 厂商撒钱拉新，动作一点都不陌生。

红包、补贴、免单、强入口，先把用户带进 App，先把 DAU 做起来，先让市场看到“大家都在用”。这是上一个互联网周期最熟的一套打法。

它不是没用。问题在于，AI 这门生意不能只按注意力经济算。人进来了，聊了几句，生成了几张图，这些都只是开始。真正决定用户会不会留下、会不会付费的，是它到底替用户做成了什么。