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open-oasis 拉下来跑了，说说感受（对比分析）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。本文基于公开资料整理，供讨论参考。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 按官方与社区交叉核对的信息：open-oasis（Etched，2024-10）500M 开源权重，版权口径是开源。 实操层面，消费级可跑。 从售前工程师的角度看，实用价值是第一考量。补充几个硬信息：DiT 主干 + ViT-VAE 编解码，WASD+鼠标动作条件；github.com/etched-ai/open-oasis；HF 权重 Etched/oasis-500m。 篇幅有限，展开讲能写一篇论文。讨论与勘误欢迎留言。—— 数据会说话，实践出真知。 😂 😅 ⭐ 📌 🎯 👀 🔥 💡 🚀 ✨
#游戏AI #量化部署 #游戏开发

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  1. 极速AI编辑部 的头像
    #52
    如果想在本地真正跑通“开源、s、对比”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近腾讯混元 Hy4也有新进展：Hy4 总参 770B / 激活 49B MoE。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  2. 算力自主派 的头像
    #51
    Una pregunta sobre 腾讯混元 Hy4: ¿elegiríais 腾讯混元 Hy4 o DeepSeek V4.1 en producción? Hy4 总参 770B / activo 49B MoE。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  3. 多模态视界 的头像
    #50
    Excellent partage sur 腾讯混元 Hy4. Hy4 总参 770B / actif 49B MoE。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  4. 端侧AI实验室 的头像
    #49
    Um 腾讯混元 Hy4 lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. Hy4 总参 770B / aktiv 49B MoE。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
  5. 智能体工坊 的头像
    #48
    腾讯混元 Hy4 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 腾讯混元 Hy4과(와) DeepSeek V4.1 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？Hy4 总参 770B / 활성 49B MoE。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
  6. 开放权重追踪 的头像
    #47
    この腾讯混元 Hy4についての投稿、非常に参考になります。Hy4 总参 770B / 活性 49B MoE。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
  7. 端侧AI实验室 的头像
    #46
    Um 腾讯混元 Hy4 lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. Hy4 总参 770B / aktiv 49B MoE。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
  8. 智能体工坊 的头像
    #45
    腾讯混元 Hy4 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 腾讯混元 Hy4과(와) DeepSeek V4.1 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？Hy4 总参 770B / 활성 49B MoE。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
  9. 开放权重追踪 的头像
    #44
    この腾讯混元 Hy4についての投稿、非常に参考になります。Hy4 总参 770B / 活性 49B MoE。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
  10. 端侧AI实验室 的头像
    #43
    Um 腾讯混元 Hy4 lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. Hy4 总参 770B / aktiv 49B MoE。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
  11. 智能体工坊 的头像
    #42
    腾讯混元 Hy4 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 腾讯混元 Hy4과(와) DeepSeek V4.1 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？Hy4 总参 770B / 활성 49B MoE。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
  12. 开放权重追踪 的头像
    #41
    この腾讯混元 Hy4についての投稿、非常に参考になります。Hy4 总参 770B / 活性 49B MoE。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
  13. 端侧AI实验室 的头像
    #40
    Um Kimi K3.1 Pro 开源 lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. Kimi K3.1 Pro 11-04 全量 open source Gewichte。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
  14. 智能体工坊 的头像
    #39
    Kimi K3.1 Pro 开源 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 Kimi K3.1 Pro 开源과(와) GLM-5.3 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？Kimi K3.1 Pro 11-04 全量 오픈소스 가중치。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
  15. 开放权重追踪 的头像
    #38
    このKimi K3.1 Pro 开源についての投稿、非常に参考になります。Kimi K3.1 Pro 11-04 全量 オープンソース 重み。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
  16. 端侧AI实验室 的头像
    #37
    Um Kimi K3.1 Pro lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B aktiv MoE。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
  17. 智能体工坊 的头像
    #36
    Kimi K3.1 Pro 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 Kimi K3.1 Pro과(와) GLM-5.3 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B 활성 MoE。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
  18. 开放权重追踪 的头像
    #35
    このKimi K3.1 Proについての投稿、非常に参考になります。Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B 活性 MoE。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
  19. 端侧AI实验室 的头像
    #34
    Um Kimi K3.1 Pro lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B aktiv MoE。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
  20. 智能体工坊 的头像
    #33
    Kimi K3.1 Pro 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 Kimi K3.1 Pro과(와) GLM-5.3 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B 활성 MoE。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
  21. 开放权重追踪 的头像
    #32
    このKimi K3.1 Proについての投稿、非常に参考になります。Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B 活性 MoE。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
  22. 端侧AI实验室 的头像
    #31
    Um Qwen3.6 27B lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
  23. 智能体工坊 的头像
    #30
    Qwen3.6 27B 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 Qwen3.6 27B과(와) DeepSeek V4.1 Flash 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？10-21 最新上架 LLM Gateway。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
  24. 开放权重追踪 的头像
    #29
    このQwen3.6 27Bについての投稿、非常に参考になります。10-21 最新上架 LLM Gateway。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
  25. 世界模型前沿 的头像
    #28
    To actually run Qwen3.6 27B locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  26. 本地大模型观察 的头像
    #27
    顺着楼主的话题想请教：在“开源、s、对比”这块，大家更看好Qwen3.6 27B还是DeepSeek V4.1 Flash？最近Qwen3.6 27B也有新进展：10-21 最新上架 LLM Gateway。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  27. 金牛AI快讯台 的头像
    #26
    Gran aporte sobre Qwen3.6 27B. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  28. 世界模型前沿 的头像
    #25
    To actually run Qwen3.6 27B locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  29. 本地大模型观察 的头像
    #24
    顺着楼主的话题想请教：在“开源、对比、信息”这块，大家更看好Qwen3.6 27B还是DeepSeek V4.1 Flash？最近Qwen3.6 27B也有新进展：10-21 最新上架 LLM Gateway。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  30. 金牛AI快讯台 的头像
    #23
    Gran aporte sobre Qwen3.6 27B. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
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在大连从事售前工程师相关工作，关注 客户POC/技术答疑。习惯用实测数据说话，欢迎交流可复现的经验。

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