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其次，💡 核心发现：在单台笔记本电脑上本地运行的Qwen3.5-9B模型获得93.8%的成绩——仅落后GPT-5.4模型4.1个百分点，与GPT-5.4-mini差距不到2个百分点。甚至比GPT-5.4-nano高出1分。完全无需API费用且实现完整数据隐私。
来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
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第三，一个行之有效的方案是通过YAML配置文件来定义练习场景。每个场景都具体描述了所需的容器、网络和服务。这些YAML定义相当于蓝图，环境可以据此被重新构建。
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最后，需依赖 libosmium, protozero, s2geometry, zlib, bzip2, expat
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