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抡锤者

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  3. LLM讨论区
  4. 这可能是目前本地部署GLM5.2 的最佳方案了

这可能是目前本地部署GLM5.2 的最佳方案了

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
本地模型glmmac
14 帖子 6 发布者 297 浏览
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  • Tony Xu 0T 离线
    Tony Xu 0T 离线
    Tony Xu 0
    编写于 最后由 Tony Xu 0 编辑
    #4

    dgx spark的bandwidth在消费级虽然不差,但依然是硬伤,体感上和其他消费级卡比起来即便是接近,也在数学和物理上限制了吞吐,个人觉得属于高级入门或初级专业级,但对于4个并行能跑GLM5.2来说,性价比真不错,只是还是那句话:多卡支撑模型的能效比真的堪称是贵族

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    • Tony Xu 0T Tony Xu 0

      dgx spark的bandwidth在消费级虽然不差,但依然是硬伤,体感上和其他消费级卡比起来即便是接近,也在数学和物理上限制了吞吐,个人觉得属于高级入门或初级专业级,但对于4个并行能跑GLM5.2来说,性价比真不错,只是还是那句话:多卡支撑模型的能效比真的堪称是贵族

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      技术大牛 劳动模范
      编写于 最后由 编辑
      #5

      @Tony-Xu-0
      现在,分布式的推理框架越来越成熟了。以前,Mac 上有一个exa,那个多台并联的效果,就已经很不错了。虽然不是线性叠加的。

      这个版本用了DFlash,所以它的推理速度是没什么问题的。只是 PP 速度对 Agent 应用还是有点低。不过就像版主说的,做好缓存优化的话,绝对是可用的。对 GLM5.2 的印象相当不错,像Kimi那样废话多,左右互搏倒停不下来。本地个人运行不追求并发的话,估计以后 AMD 也会出更有性价比的产品。

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      • soop ladiosS 离线
        soop ladiosS 离线
        soop ladios
        德高望重
        编写于 最后由 soop ladios 编辑
        #6

        我跑的是這個 https://github.com/ciprianveg/gb10-glm-5.2
        不過是用八台, 為了榨出更多的併發數, 我用了DCP4 , prefill跟tok/s都慢不少, 不過得到300K x 10 的ctx
        截圖 2026-07-31 下午1.54.06.png

        如果是DCP1的話會快上不少, 這是作者的數據:
        截圖 2026-07-31 下午2.05.08.png

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        • terryT 在线
          terryT 在线
          terry
          超级版主
          编写于 最后由 编辑
          #7

          刚DeepSeek V4 Flash 正式版发布,kimi本地部署可以忘掉了。😂

          油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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          • soop ladiosS soop ladios

            我跑的是這個 https://github.com/ciprianveg/gb10-glm-5.2
            不過是用八台, 為了榨出更多的併發數, 我用了DCP4 , prefill跟tok/s都慢不少, 不過得到300K x 10 的ctx
            截圖 2026-07-31 下午1.54.06.png

            如果是DCP1的話會快上不少, 這是作者的數據:
            截圖 2026-07-31 下午2.05.08.png

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            技术大牛 劳动模范
            编写于 最后由 编辑
            #8

            @soop-ladios
            已经相当不错了。

            1 条回复 最后回复
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            • terryT terry

              刚DeepSeek V4 Flash 正式版发布,kimi本地部署可以忘掉了。😂

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              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #9

              @terry
              确实感觉像是后训练了另外一个模型的既视感。
              Flash确实是本地部署的杀手😂

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              • fcmeF fcme

                @terry
                确实感觉像是后训练了另外一个模型的既视感。
                Flash确实是本地部署的杀手😂

                terryT 在线
                terryT 在线
                terry
                超级版主
                编写于 最后由 terry 编辑
                #10

                @fcme 两张Pro6000 也得20万😂 不过Fast LLM弄好点的CPU内存,六七万也能跑Flash。没啥卵用,都是有钱人的玩物,有这个钱,API烧到十几年后了。

                油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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                • terryT terry

                  @fcme 两张Pro6000 也得20万😂 不过Fast LLM弄好点的CPU内存,六七万也能跑Flash。没啥卵用,都是有钱人的玩物,有这个钱,API烧到十几年后了。

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                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @terry
                  是啊,DS 的flash才是agi的门票,普惠大众,用的多了也能给梁圣多喂喂语料助力国产模型的升级。这玩意在openrouter上霸榜已经很久了,看来是语料攒够了。

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                  • F 离线
                    F 离线
                    fly86
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    2年后10w的硬件搞定,2年后回来看看,希望论坛还在

                    1 条回复 最后回复
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                    • terryT 在线
                      terryT 在线
                      terry
                      超级版主
                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      两年后论坛肯定还在啊,我很多网站早就不赚钱了,还在挂着。以后做一个专题谈下,考古。

                      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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                      • M 离线
                        M 离线
                        mark
                        超凡大师
                        编写于 最后由 编辑
                        #14

                        不错, glm 5.2 算是 目前来说,公认的 智商比较好的开源版本了. 不过 deepseek flash 正式版也出了, 她们可以掰手腕了

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