Edge0 发布 Edge0-145B 和 Edge0-120B 开源权重模型，可在本地笔记本运行
100B 级模型塞进笔记本本地跑，Terminal-Bench 2.1 上还赢了 Claude Opus 4.6。29G 内存、离线免费、代码不出本机，写代码的人可以直接下权重试试。
Edge0_AI 发布首批设备原生 100B 级基础模型 Edge0-145B 和 Edge0-120B，开放权重并已上传 Hugging Face。两款模型可在本地离线运行，主打无需云端 API、无 token 费用、代码与数据不出本机。在 Terminal-Bench 2.1 编程基准上，Edge0-145B 得分 86.5%，超过 Claude Opus 4.6 的 78.2%。
资源占用方面，模型只需 29G 显存/内存，约为标准部署配置（100G+）的三分之一。在 RTX Spark 和 Mac 上解码速度超过 75 toks/s，prefill 速度超过 1050 toks/s。模型支持 128K–256K token 上下文，长任务下速度不下降。用户可在本地运行，也可接入自己喜欢的编程智能体框架。
这一发布把 100B 级模型从数据中心拉到了消费级设备，与依赖云端 API 的 Claude 等闭源模型形成差异化路线，对关注本地化、数据隐私的独立开发者和企业有直接参考价值。
great job！ Samuel Zeng @SamuelZengML Introducing Edge0-145B and Edge0-120B, @Edge0_AI ’s first device-native 100B-class foundation models with open weights. Cloud-level intelligence on your laptop. Free, offline, and fast enough for real vibe coding. - Smart: beats Claude Opus 4.6 on Terminal-Bench 2.1 (86.5% vs. 78.2%) - Light: needs just 29G memory, 1/3 of a standard setup (100G+) - Fast: decodes 75+ toks/s, prefills 1050+ toks/s on RTX Spark and Mac. - Steady: handles 128K–256K tokens of context without slowing down, even on long tasks Frontier-class agentic coding. No cloud API. No token bill. Your code and data never leave your machine. Open weights are live on @huggingface . Run it locally or plug it into your favorite coding agent.
本条情报归属 AITOP「模型」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Edge0、Terminal-Bench、开源模型、编程助手，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「AI Will」（@FinanceYF5），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
