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16GB Mac 实测 14 个本地决策模型
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AI 综述
2026年10月14日，AGI Hunt 发布一项本地决策模型实测。作者在 16GB 内存的 Apple M4 Mac mini 上，用两种运行时、共 15 种配置，测试了 14 个本地决策模型。测试集包含 96 例工具/动作选择与证据判断，以及 192 例邮件路由与紧迫度判定。结果显示，Wald 准确率最高，H2O 速度更快。在真实邮件场景中对比 4 个候选模型后，Wald 成为判断“被追踪步骤是否完成”的首选。作者据此得出结论：小模型作为本地分类器时，其置信度不应直接授予 agent 行动权限。目前未见后续报道。
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最新进展10月14日 03:56
实测显示 Wald 准确率最高、H2O 更快，作者提醒小模型置信度不宜直接授予 agent 行动权限。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- AGI Hunt16GB Mac 实测 14 个本地决策模型：Wald 准确率最高
作者在 16GB 内存的 Apple M4 Mac mini 上，以两种运行时共 15 种配置实测 14 个本地决策模型，其中 Wald 准确率最高、H2O 更快。测试含 96 例工具/动作选择与证据判断、192 例邮件路由与紧迫度判定；真实邮件上对比 4 个候选后，Wald 成为判断被追踪步骤是否完成的首选。结论是小模型本地分类器的置信度不应直接授予 agent 行动权限。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。