WebGPU5 篇实战文章

半个月前 Daniel Nwaneri 在 dev.to 上发了个给 POS 代理操作员做的记账应用，我翻完把里面一组数字抄了下来： 一个八百多兆、跑在 WebGPU 上的模型，认款项类型输给了几行关键词规则；认客户姓名的时候，规则一条都没对。

这条是 Jessica Doering 在 dev.to 写的，讲她在 Arch + Wayland 的混合显卡笔记本上把 WebGPU 折腾出来，几个月后想不起自己怎么做的。

作者 Rohit Purkait 写的那篇 dev.to 发布说明里，最值得看的数据不是模型跑了多久。他在 iPhone Safari 上实测了一次 Gemma 4 生成的 drift，叫 The Quiet Current，实际走了约 10 分钟，应用只计 2 分钟，屏幕开启 2 分 5 秒。

有人把跑模型的整个过程塞进了浏览器。 简单说，MicroLLM Lab 是个浏览器端的实验项目。模型跑在你自己设备的 GPU 上，数据不出设备，不要账号，不要服务器，也不要订阅。 这条值得单独拎出来。过去想摸一下本地模型，先装一堆东西，再有一块还算过得去的卡。现在点一下按钮就行。

圈内内参｜这期聊 HashAgent。它刚冒出来，是个开源代理分享项目。结论先放一句：零托管成本这个说法，模型层和推理层基本成立，工具层破了个口，那个口是被浏览器 CORS 逼出来的一个第三方网关。信源说明一下：这篇没有匿名内部信源，全是公开可查的仓库、README 和 HN 讨论。