2026-10-10
(সর্বশেষ পরিবর্তন:
2026-10-10)
— লেখা
SimeonOnSecurity
— 8 মিনিটের পঠন সময় Qwen 3 27B এবং দীর্ঘ-কনটেক্সট স্থানীয় ইনফারেন্সের জন্য দুটি 16 GB RTX 5060 Ti কার্ড ও একটি NVIDIA GB10 সিস্টেমের বেঞ্চমার্ক-ভিত্তিক তুলনা।
স্থানীয় মডেলের কর্মক্ষমতা শুধু GPU সংখ্যার ওপর নয়, মেমরি আর্কিটেকচারের ওপর নির্ভর করে। #স্থানীয় LLM
#VRAM
2026-10-06
(সর্বশেষ পরিবর্তন:
2026-10-10)
— লেখা
SimeonOnSecurity
— 9 মিনিটের পঠন সময় কোডিং এজেন্টের জন্য স্থানীয় AI মডেল বাছাইয়ের অক্টোবর ২০২৬-এর ব্যবহারিক গাইড। GPU মেমরি, KV-cache বৃদ্ধি, কনটেক্সট আকার, quantization quality, prompt processing, reasoning settings এবং cloud rental cost তুলনা করুন।
#VRAM
#llama.cpp
#Ollama
#স্থানীয় LLM
2026-10-06
(সর্বশেষ পরিবর্তন:
2026-10-10)
— লেখা
SimeonOnSecurity
— 9 মিনিটের পঠন সময় বেঞ্চমার্ক স্কোর, মেমরি অনুমান, সার্ভিং গতি এবং এজেন্ট যাচাইয়ের মাধ্যমে স্থানীয় AI-এর সঙ্গে ChatGPT ও Claude-এর তুলনা করুন। RTX 5090, DGX Spark এবং Mac Studio-এর পরিস্থিতিও অন্তর্ভুক্ত।
স্থানীয় এবং হোস্টেড AI-এর ধারণাগত চিত্র। #স্থানীয় LLM
#VRAM
2026-10-03
(সর্বশেষ পরিবর্তন:
2026-10-10)
— লেখা
SimeonOnSecurity
— 9 মিনিটের পঠন সময় অক্টোবর 2026-এর ব্যবহারিক গাইড। 32GB ব্যবহারযোগ্য অ্যাক্সিলারেটর মেমরিতে Qwen 27B মডেল চালানো, একক GPU, দুই-কার্ড বিল্ড, unified memory, ব্যবহৃত ডেটা-সেন্টার কার্ড, ভাড়া করা কম্পিউট, সফটওয়্যার সমর্থন এবং পূর্ণ-কনটেক্সট সীমা তুলনা করুন।
#VRAM
#llama.cpp