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在自有 GPU 上本地跑 GLM、DeepSeek、MiniMax 超大 MoE 模型的推理引擎

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7 天新增—
Fork348
Issue107
语言Cuda

项目介绍

更新于 1 天前

Project Maya 是一套本地大模型推理引擎,让你在自己的显卡上跑 GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 和 MiniMax-M3.1-Flash 这几个几百 B 参数的 MoE 巨型模型,从一张卡到 16 张,NVIDIA 或 AMD、Linux 或 Windows 都行。它的核心思路是分层调度:把对话最常用的专家放在显存里,次常用的放内存,其余的放 NVMe SSD,边聊边换,并根据你的硬件自动调优,同时提供 OpenAI 和 Anthropic 兼容的 API,方便接入 coding agent。官方给出的实测是双 5090 加 4090 能到 149 tokens/s,单张 5090 也有 30+。适合想在本地或私有环境跑大模型、又不想把数据传出去的 AI 工程师、算法和 infra 岗位,尤其是需要给多个 agent 会话或小团队提供统一推理接口的场景;如果你平时只调用云端 API,和你关系不大。

上手成本:中

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记录 7 个数据点 · 期间增长 +44

话题标签

cudadeepseekdeepseek-v4glmglm-5llmllm-inferencelocal-llmminimaxminimax-m3mixture-of-expertsmoeopenai-apiquantizationrocmself-hosted

仓库信息

LicenseMIT
创建时间2026-10-06
最后推送21 小时前
热度分137.0