Ghost of Yotei on PS5 received a 29GB update today, which appears to prepare the game for its Complete Edition enhancement next month.
This update includes early access to some features ahead of the main launch.
Image: IGDB
Ghost of Yotei on PS5 received a 29GB update today, which appears to prepare the game for its Complete Edition enhancement next month.
This update includes early access to some features ahead of the main launch.
Image: IGDB
MGSV meanwhile is only 29GB since nearly every cutscene is rendered in-game.
MGSV meanwhile is only 29GB since nearly every cutscene is rendered in-game.
1 2
m 2m モバイル・PC版はたぶんエミュ
W
ってとこか
1が予想外に18GBとそこまでではないなとインストール始めたらなんか29GBになったw
なんでウソつくんだよ
他のやつも(たぶんVer 1.0リリース時点では)20〜30GBぐらいで、実際には更新分が+される感じか
で、さらに初回起動時にもアップデートくるんだろうなw
今日はここまでかなー。ちょっと疲れた。メイプルはできれば明日やろう
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m 2m モバイル・PC版はたぶんエミュ
W
ってとこか
1が予想外に18GBとそこまでではないなとインストール始めたらなんか29GBになったw
なんでウソつくんだよ
他のやつも(たぶんVer 1.0リリース時点では)20〜30GBぐらいで、実際には更新分が+される感じか
で、さらに初回起動時にもアップデートくるんだろうなw
今日はここまでかなー。ちょっと疲れた。メイプルはできれば明日やろう
after culling (took multiple days of throwing spare time at it while I'm watching youtube in bed) I'm down to 32gb, with 29gb of that being the raw versions and 3gb being the jpeg versions of 365 photos
after culling (took multiple days of throwing spare time at it while I'm watching youtube in bed) I'm down to 32gb, with 29gb of that being the raw versions and 3gb being the jpeg versions of 365 photos
Qwen3.8-27B Abliterated + MTPLX for Mac 🍎
⚡ ~58 tok/s on 4K context
🚀 2.36x over autoregressive decoding
🔀 Hybrid Q4/Q8/BF16 precision
🧠 29GB peak RAM
🧪 0/100 explicit refusals
📊 KL: 0.056 c / 0.562 h
Tested on M5 Max 128GB mbp
https://x.com/i/web/status/2088881640001138752
Qwen3.8-27B Abliterated + MTPLX for Mac 🍎
⚡ ~58 tok/s on 4K context
🚀 2.36x over autoregressive decoding
🔀 Hybrid Q4/Q8/BF16 precision
🧠 29GB peak RAM
🧪 0/100 explicit refusals
📊 KL: 0.056 c / 0.562 h
Tested on M5 Max 128GB mbp
https://x.com/i/web/status/2088881640001138752
Making progress on LTX 2.3. I went from 29gb fp8 model and 4gb lora to 25gb fp8 distilled version with lora trained into the model. This keeps it from offloading into system memory. I was able to get the 2 sampler version working by putting clip on gpu 2 to control memory spikes. 👍
Making progress on LTX 2.3. I went from 29gb fp8 model and 4gb lora to 25gb fp8 distilled version with lora trained into the model. This keeps it from offloading into system memory. I was able to get the 2 sampler version working by putting clip on gpu 2 to control memory spikes. 👍
- **WASTE** 는 2.78조 파라미터의 완전한 Kimi K3 오픈 가중치 모델을 축소 없이 982GiB 컨테이너로 변환해 소비자용 노트북에서 실행하는 C 기반 추론 엔진임
- 모델의 상주 트렁크만 메모리에 두고 토큰마다 활성화되는 약 **4%의 전문가 가중치** 를 NVMe에서 읽으며, 남은 RAM은 크기가 제한된 전문가 캐시로 사용함
- Kimi K3는 4K 컨텍스트에서 최소 29.05GB RAM으로 열리지만 실용적인 구성은 64GB […]
- **WASTE** 는 2.78조 파라미터의 완전한 Kimi K3 오픈 가중치 모델을 축소 없이 982GiB 컨테이너로 변환해 소비자용 노트북에서 실행하는 C 기반 추론 엔진임
- 모델의 상주 트렁크만 메모리에 두고 토큰마다 활성화되는 약 **4%의 전문가 가중치** 를 NVMe에서 읽으며, 남은 RAM은 크기가 제한된 전문가 캐시로 사용함
- Kimi K3는 4K 컨텍스트에서 최소 29.05GB RAM으로 열리지만 실용적인 구성은 64GB […]
WASTE 는 2.78조 파라미터의 완전한 Kimi K3 오픈 가중치 모델을 축소 없이 982GiB 컨테이너로 변환해 소비자용 노트북에서 실행하는 C 기반 추론 엔진임 모델의 상주 트렁크만 메모리에 두고 토큰마다 활성화되는 약 4%의 전문가 가중치 를 NVMe에서 읽으며, 남은 R...
WASTE 는 2.78조 파라미터의 완전한 Kimi K3 오픈 가중치 모델을 축소 없이 982GiB 컨테이너로 변환해 소비자용 노트북에서 실행하는 C 기반 추론 엔진임 모델의 상주 트렁크만 메모리에 두고 토큰마다 활성화되는 약 4%의 전문가 가중치 를 NVMe에서 읽으며, 남은 R...