原标题：Edge0-145B: Open-Source On-Device AI with 145B Parameters
Edge0 开源端侧模型 Edge0-145B 与 Edge0-120B，并同步发布统一推理框架和部署工具。官方数据显示 145B 模型可在兼容笔记本上本地运行，峰值内存约 29GB，解码超 80 tokens/s；文中自测基准包括 DeepSWE 1.1 得分 64.6、GPQA-Diamond 得分 90.4，并展示了 Blender 3D 场景、无人机控制、KiCad PCB 设计等本地 Agent 工作流。
原文给出六项基准对比和 29GB 峰值内存等自测数据，读者可据此评估 145B 级模型本地部署的可行性。
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2026年11月12日，Edge0 发布其首批端侧原生 100B 级开源权重基础模型 Edge0-145B 和 Edge0-120B，权重已上线 Hugging Face，可本地运行或接入常用编码智能体。官方宣称主打在笔记本上离线运行、无需云端 API 和 token 费用。性能方面，作者称 Terminal-Bench 2.1 得分 86.5（另一处写作 86.52），超过 Claude Opus 4.6 的 78.2%；峰值内存约 29GB（约为标准配置 100G+ 的 1/3）；在 RTX Spark 和 Mac 上解码 75+ toks/s（后续报道称 80+ tokens/s）、prefill 1050+ toks/s；可稳定处理 128K–256K tokens 上下文。11月13日的跟进报道称，Edge0 同步发布了统一推理框架和部署工具，内部评测还包括 DeepSWE 1.1 得分 64.6、GPQA-Diamond 得分 90.4，并展示了 Blender 3D 场景、无人机控制、KiCad PCB 设计等本地 Agent 工作流。以上性能数据均为官方或作者自述，早先与后续报道在解码速度（75+ vs. 80+ tokens/s）和 Terminal-Bench 得分（86.5 vs. 86.52）的表述上略有差异。
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