本期速报聚焦模型评测与【实用技巧】,Qwen3.6-35B-A3B的CPU量化评测结果出炉,同时社区分享了大量Claude/Codex的安装技巧与开源技能。

模型动态

Qwen3.6-35B-A3B量化模型在CPU上评测结果公布

社区对Qwen3.6-35B-A3BQ4_K_M量化版本进行了评测。在CPU上以22 tokens/秒的速度运行,在常识推理任务HellaSwag上达到74.3%的准确率,代码生成和函数调用任务表现中等。评测链接:https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sotj4n/qwen_36_35b_a3b_q4_k_m_quant_evaluation/[1]

产品工具

轻量级Web音效库tiks发布,运行时合成声音

开发者介绍了一个名为tiks的轻量级Web音效库,仅2KB(gzip)。它使用Web Audio API在运行时合成声音,无需加载音频文件,可为Web应用添加类似原生应用的交互音效。项目地址:https://t.co/x81ZJdppRX[6]

技巧教程

用户分享绕过Claude Code执行确认的实用指令

针对Claude Code每次执行都需要确认的问题,用户分享了两个【跳过权限检查】的指令:`claude --dangerously-skip-permissions` 和 `codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox`。并提供了将其写入终端变量的Skill安装命令。[2]

社区汇总4月上半月十大开源Claude/Codex技能

Reddit社区汇总了4月1日至15日发布的十大【开源技能】,涵盖博客生成、SEO审计、广告管理、趋势分析等实用场景。例如cook-the-blog可根据公司名生成完整案例研究,humanizer可去除AI写作痕迹。[3]

资深用户总结三大主流模型最佳使用场景

用户根据测试结果总结:Claude Opus 4.7实际工作任务上领先;Gemini 3.1 Pro在【科学推理】和专业知识处理上占优;GPT-5.4则在【长周期编程】和需要多轮迭代的任务中表现最好。[4]

行业资讯

Kimi提出跨数据中心推理优化方案,显著降低成本

Kimi团队提出Prefill/Decode disaggregation方案,通过跨数据中心异构硬件协同,解决了KV缓存传输开销问题。在20倍放大的Kimi Linear模型上验证,实现了【1.54倍吞吐量提升】和64%的P90首次令牌延迟降低,直接转化为更低的token成本。论文:https://t.co/If8fA3t9Og[5]

开发者分享AI代理安全授权实践中的陷阱与思考

开发者在为AI代理系统添加加密授权时发现,简单的签名验证并不安全。问题包括授权与执行未绑定、状态未绑定、可被重放攻击等。核心在于需要从“是否被批准”的审计问题,转向【“能否执行”】的强制执行问题。[7]