EXO Labs在26年历史的Windows 98奔腾2 PC上运行大模型，展示了即使资源有限也能有所作为。该组织旨在推动AI民主化，详细描述了运行过程及面临的挑战。

🎯EXO Labs在Windows 98上成功运行大模型

💡EXO Labs认为少数企业控制AI不利，欲推动AI民主化

🚧在Windows 98上运行面临诸多挑战，如数据传输与代码编译

📈展示了不同模型在Windows 98上的运行速度

EXO Labs最近发布了一段视频，展示了在一台26年历史的Windows 98奔腾2 PC上运行大模型（LLM）。这台主频350MHz电脑成功启动进入Windows 98系统，随后EXO启动了基于Andrej Karpathy的Llama2.c定制的纯C推理引擎，并要求LLM生成关于“Sleepy Joe”的故事，令人惊讶的是生成速度相当可观。

EXO Labs的这一壮举并非偶然，该组织自称为“民主化AI”而生，由牛津大学的研究人员和工程师组成，他们认为，少数大型企业控制AI对文化、真理和社会的其他基本方面是不利的。

因此，EXO希望建立开放的基础设施，训练前沿模型，并使任何人在任何地方都能运行它们，这项在Windows 98上的AI演示，展示了即使在资源极其有限的情况下也能完成的事情。

EXO Labs在文章中详细描述了在Windows 98上运行Llama的过程，他们购买一台旧的Windows 98 PC作为项目基础，但面临了许多挑战。

将数据传输到老设备上就是一个不小的挑战，他们不得不使用“老式的FTP”通过古老机器的以太网端口进行文件传输。

编译现代代码以适应Windows 98可能是一个更大的挑战，EXO找到了Andrej Karpathy的llama2.c，可以总结为“700行纯C代码，可以运行Llama 2架构模型的推理”，Karpathy曾是特斯拉的AI主管，也是OpenAI的创始团队成员。

利用这个资源和旧的Borland C++ 5.02 IDE和编译器（以及一些轻微的调整），代码可以被制作成Windows 98兼容的可执行文件并运行，GitHub上有完成代码的链接。

使用260K LLM和Llama架构在Windows 98上实现了“35.9 tok/s”的速度，根据EXO的博客，升级到15M LLM后，生成速度略高于1 tok/s，Llama 3.2 1B的速度则慢得多，为0.0093 tok/s。