与已发布的「GLM-5.2 发布」卡不同，本卡主角是推理引擎 colibrì 本身。写作红线：如实交代速度（作者自己的机器冷启动仅 0.05–0.1 tok/s，M5 Max 约 1 tok/s），不要夸成「流畅可用」；可写的记忆点：学习缓存会记住你常用的 experts、「越用越快」；作者公开求助社区跑质量基准——「一个人项目求测试机」本身就是好故事。数字均取自仓库 README 的实测表。
「25GB 内存跑 744B 大模型」——一个人用 1300 行 C 写的 colibrì，把 GLM-5.2 塞进了普通笔记本
7 月 9 日以「Show HN: Getting GLM 5.2 running on my slow computer」登上 HN 首页，399 分 103 条评论；纯 C、零依赖的单文件引擎，把 744B MoE 的 GLM-5.2 以 int4 跑在 25GB 内存的消费级机器上——常驻内存仅 9.9GB，370GB 模型放硬盘按需流式读取，Apple M5 Max 实测 1.06 tok/s。「本地跑前沿大模型」的想象力边界又被推了一格。
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事实与热度可免费核验；Pro 只锁定写作角度、标题模板、竞争度、时效窗口和复制简报。
GitHub 仓库（colibrì，Apache 2.0）Hacker News 讨论（399 分）预转换 int4 权重（Hugging Face）解锁完整选题
这篇还能直接拆成 3 个写作角度
核验来源永久免费公开；搞选题 Pro 解锁竞争度、时效窗口、复制简报和 3 个标题模板，适合直接改成公众号、小红书或视频脚本。
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