今日一句话 Karpathy 说编程变了，Qwen3.5 本地跑起来了，别再等了。

今日精选（3 条）

1. Karpathy：过去两个月，编程已经变了

@karpathy · https://x.com/karpathy/status/2026731645169185220

选这条的原因：13k 赞不是因为情绪共鸣，是因为说出了很多工程师正在经历但没说清楚的事。

Karpathy 说的「变化」不是渐进的，是突变式的。如果你最近两个月还在用 AI 做「补全」而不是「协作」，你可能已经落后了一个范式。具体来说：现在的工作流应该是你描述意图、AI 生成草稿、你做 review 和方向修正，而不是你写代码、AI 帮你补。这个转变对内容创作者同样成立——你的价值不在于「写」，在于「判断」。现在应该做的事：把你日常最重复的编码任务（写测试、写胶水代码、写文档）全部交出去，看看你的瓶颈在哪里移动了。不要再问「AI 能不能做这个」，开始问「我还需要亲手做什么」。

2. 🛠️ Qwen3.5 本地部署：24GB 显存能跑什么，怎么跑更快

r/LocalLLaMA · https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1resggh/best_qwen3535ba3b_gguf_for_24gb_vram/

• https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rei65v/qwen3535ba3b_quantization_quality_speed/

选这条的原因：Qwen3.5 刚出，社区已经跑出了量化对比数据，现在就能用。

结论先说：24GB 显存（RTX 4090/5080）跑 Qwen3.5-35B-A3B，Q4_K_M 是性价比最高的选项，速度和质量都可以接受；如果你在意输出质量、不在意速度，Q8_0 在 RTX 5080 上也能塞进去。另外有个实用 trick：llama-server 里可以用 --reasoning-budget 0 关掉 thinking 模式，直接走 instruct 路径，速度提升明显，适合不需要推理链的任务。llama.cpp 需要更新到 b8153 以上才能正确支持 Qwen3.5，旧版本会有问题。27B vs 35B 的对比：27B 在 RTX 4090 上更流畅，35B 的 A3B（MoE）架构在编码任务上有明显短板，别对它抱太高期望。

3. 🧠 Mercury 2：扩散模型做实时推理，不是噱头

r/LocalLLaMA · https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rep5bg/introducing_mercury_2_diffusion_for_realtime/

选这条的原因：扩散 LM 第一次认真做推理任务，架构方向值得跟踪。

Mercury 2 是 Inception Labs 的扩散语言模型，主打「实时推理」——不是 autoregressive 一个 token 一个 token 生成，而是并行扩散，理论上延迟更低。对工程师来说现在最重要的判断是：这个方向还在早期，不是「现在切换」的时机，但如果你在做对延迟极度敏感的场景（实时对话、流式代码补全），这个架构值得放进你的技术雷达。和现有方案比，扩散 LM 的问题是质量还不稳定，长文本控制差，但速度优势是真实的。等它在 coding benchmark 上能打过同量级 autoregressive 模型再说，现在看看就好。

本周趋势

Qwen3.5 发布后社区的反应很能说明问题：大家第一时间做的不是「这模型好不好」的评测，而是「怎么在我的硬件上跑起来」「怎么关掉 thinking 省 token」。这说明本地部署的工程化需求已经非常成熟，模型发布和可用之间的窗口越来越短。

现在应该把精力放在：本地推理栈的调优（量化选择、KV cache 配置、llama.cpp 版本管理），以及 agent 编排——dontbesilent 那个「豆包手机 + 飞书 + openclaw + Claude Code 互相调用」的实验虽然看起来很 hacky，但它指向的方向是对的：多 agent 协作的胶水层怎么搭。

避开的方向：不要在 Qwen3.5 的编码任务上押注，社区测试显示它在 hard coding 上表现明显下滑；不要被「扩散模型做推理」的新鲜感带跑，Mercury 2 现在还不是生产可用的选项。

今日噪音

小红书叙事审美疲劳、龙虾 NAS、键盘轴体测评——今天 dontbesilent 的时间线有一半在喂噪音，跳过就好。