想象一下：一台二十多年前的掌机，不联网，也能慢慢写出一段回答。开发者 liright 把一个 90M 对话模型装进 Sony PSP——索尼于 2004 年推出的便携式游戏机——想看看这种老硬件究竟能承受多大的本地模型。这属于边缘推理，也就是不把问题发往云端，直接在设备上运行 AI；好处是离线和隐私，代价则是算力与内存极其紧张。
90M 指约九千万个参数，也就是模型训练后保存的数值。按作者在 Reddit 的自述，这大约是 PSP 在不让生成速度“糟糕到无法接受”之前的上限。实际速度约为每秒 0.5—0.6 个 token；token 是模型逐步生成的文字片段，可能是一个字、半个词或标点。一次回复往往要等 1—3 分钟。它能写粗糙的诗、短篇故事和无法运行的代码，偶尔答对简单常识，也会给出离谱的幻觉答案。这个项目的价值不在实用，而在给极端低资源设备上的本地生成画出一条具体边界；目前这些表现仅来自作者展示，材料未提供独立测试。