Qwen3.5-27B高约一倍不止，直接劝退了不少人。但好消息是，谷歌近期提出的TurboQuant KV缓存量化算法，正是为了解决这个痛点而生。 oMLX框架近期通过连续几次硬核版本迭代，正式引入并优化了这一特性。我的实测与社区反馈汇总显示：在搭配原生支持超长上下文的Gemma-4模型时，Turbo
收入12.33亿元，同比增长10.39%；归属于上市公司股东的净利润5664.93万元，上年同期归属于上市公司股东的净利润567万元，同比增长899.11%；基本每股收益0.0427元。
我们之所以要把Mac（Apple Silicon）、oMLX框架和TurboQuant+Gemma-4模型绑在一起讨论，是因为这个组合精准踩中了当前本地部署的几个极限挑战： Mac统一内存的现实约束： M
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发布时间：13:16:18