作为一个ai新手，想尝鲜尝试和学习，打算入一张V100 16G的，但是为啥论坛里完全不聊这张卡？真的是没有生产力？还是性价比太低？

[0xsltomorrow]

性價比要看用途啊 哈 而且要同時折騰軟件和硬件

V100是CUDA 7.0架構的 主流的量化模型除了GGUF其他都用不到 新的技術很多都要CUDA 8.0架構以上才能用 LLM類勉強能用

ComfyUI 16G就不要想T2V/I2V的 顯存不夠用
T2I/I2I的跑Zimage/Flux模型還好 QwenImage系列一張 1024x1024的圖用了蒸餾模型也要好幾分鐘左右才有一張

[y2k]

主要还是被nvidia生态抛弃了，没生态的东西就是垃圾，各种新功能不支持，它便宜不是没有原因的

[hotpigwk]

如果我只是用来跑Hermes的基础大模型，用来分析解析任务的话，是不是问题不大！

[y2k]

此主題已被删除！

[大宝剑]

做科学计算，那妥妥的V100。大模型还是3090-24G为起点

[mark]

生产力工具的话, 无脑 搞 英伟达, 就算是买失败了,二手也能转出去. 搞这些破烂,就砸手里了.

[张哲]

@hotpigwk 说:

如果我只是用来跑Hermes的基础大模型，用来分析解析任务的话，是不是问题不大！

垃圾卡，别买

[hotpigwk]

我觉得一个工具还是看他用在哪里，怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话，有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话，帮助基础系统维护，或者再最多就是生个图，解决一下一些自动化生产力的问题的话，应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的，local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了！

不知道大家对于本地部署大模型，还有什么建议？以及应用上的实践呢？

[terry]

@hotpigwk 其实屎你不需要去尝一下才能说它不能吃，任何意见都带有主观性，比如你认为这张卡能打，能画图，能跑模型，你可以买了测试下，用实际数据来打脸这些人。

[williamlouis]

@hotpigwk 我做为另一个AI的爸爸。分析了这个帖子。你是想得到一个鼓励。好吧。你行吧。上吧。受伤别喊疼才是爷们。BB多了都是废话。奔跑吧！S年。

[xping]

@hotpigwk 你是卖V100的吧？

[Vivid Vector]

@hotpigwk
咸鱼上二手V100 16G的成品卡（转接好PCIE直插）就1100左右价格，直接买一张上来测试跑大模型，或者你要跑27B的就买2张，总价2200，自己折腾然后把实测数据截图发论坛里，就有话题有人聊了

[Peace Love]

建議買兩張, 32G 夠跑很多語言模型了

[loiak inaefa]

做RAG嵌入的话，比16GV100更香的卡还有么？

[David Zhang]

@hotpigwk v100性能不差，但你得会玩，新手不建议，不信的话，看看 斯波图 的翻车视频

[y2k]

贴主抱歉了，泡了一下论坛，发现v100 跑大模型还真可能，附上27b模型链接，https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw， 不过它要用ik_llama.cpp加载，要自己编译， 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试， 可以跑起来，上下文可以开到100K，大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

[terry]

@y2k 非常好，你跑下发个帖子，我们观摩学习下。

[y2k]

@terry 我手上没这个卡，下午抽了点时间。用5060ti试了一下，同样是16g显存，应该有参考意义，之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4，最多开20k就不行了，下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了，不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题！速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的，把向日葵关了估计能上到60k，用着算是不错！我发一下参数-c 51200
-np 1
-fa on
-ngl 99
-ctk q4_0
-khad
-ctv q4_0
-vhad
--host 0.0.0.0
--port 8000
--cont-batching
--jinja
--mlock
--threads 10
--threads-batch 12
附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
且行且珍惜

[y2k]

[y2k]

3个速度都差不多，25t/S，建议用 k q8 ，v q4，这样压缩质量和空间都比较好。集成了turboQuant的ik_llama.cpp确实可以大幅提升上下文压缩空间。N卡，A卡都有效果。以后16g卡跑27b模型会越来越好用