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科技
采集 2026-07-28T04:05:29+00:00
ESP32-AI 亮相：8MB PSRAM 运行 2890 万参数模型，设想离线调配出最佳咖啡
来源
ithome
发布时间
2026-07-28T04:03:00
采集批次
2026-07-28-04
字数
496
URL 指纹
585f574d534213f2
📌 AI 总结（231 字）
IT之家报道，乌克兰开发者Slava S在乐鑫ESP32-S3开发板上成功部署2890万个参数的本地AI模型。该开发板仅配备512KB SRAM和16MB闪存，此前同类部署的参数上限仅为26万。Slava S借鉴Google Gemma的分层嵌入技术，并对模型进行4-bit量化，使文件大小压缩至14.9MB，其中2500万参数嵌入表存入闪存。虽然该设备无法支持聊天或编程等复杂任务，但开发者提出了离线咖啡机应用设想，可围绕咖啡豆研磨、配比和水温等内容生成建议。
📄 正文（496 字）
IT之家7月28日消息，科技媒体Tom's Hardware昨日（7月27日）发布博文，报道称乌克兰开发者Slava S发布ESP32-AI项目，针对乐鑫（Espressif）的ESP32-S3开发板，成功部署2890万个参数的本地AI模型。 IT之家注：ESP32-S3开发板由乐鑫推出，配备512KB的SRAM（片上高速存储，访问周期仅需1个CPU时钟）、8MB的PSRAM（通过SPI总线扩展的8MB内存，访问速度取决于SPI时钟配置）和16MB的闪存，由于内存容量受限，此前Dave Bennett针对该开发板部署AI参数上限为26万个。 Slava S采用Google Gemma使用的Per-Layer Embeddings（分层嵌入）技术。模型经过4-bit量化后，文件大小为14.9MB。开发者把25M参数嵌入表存入16MB闪存。模型每生成1个Tokens，只需读取嵌入表中的少量数据。 在使用场景方面，ESP32-S3开发板虽然成功部署2890万个参数模型，但无法支持聊天或者编程，不过开发者提出离线咖啡机应用设想。该设备可以围绕咖啡豆、研磨方式、配比和水温生成内容。