单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度，能用
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再啰嗦一句云端服务ollama cloud 的MAX现在好像不让新用户买了，原则还是ollama cloud 最便宜，其次https://commandcode.ai 也能用就是贵点
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重要的不是别人说如何，是你自己感觉如何，你觉得好就行。
在我的工作环境下，实测这个版本的qwen 3.8 next flash 要好于我的qwen3.8 27b q8，就是速度对于dgx spark来说还是提不上来。所以呢着急我就用线上的glm 5.3 flash 和qwen 3.8 flash ，不着急的晚上挂机的，就让这个本地跑。https://commandcode.ai 这个站有个好处中外的模型都有了，特别复杂的就花钱用贵的模型。我这个本地机器就是平时做挂机基础执行环节的。
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@kk-hh 目前掛在我ai max395上切VRAM/RAM 64/64gb下用IQ4xs搭配dsh也非常舒服，＠41k上下文深度下pp200多/tg 20-30token/s開192k上下文，目前已經利用goal然後入睡前讓它大型專案開發，隔天早上起來收割。是確定可以做出前沿模型那種質量。但速度響應上就不苛求了。目前pp可能還有提升的空間應該會更好。
@kk-hh 目前掛在我ai max395上切VRAM/RAM 64/64gb下用IQ4xs搭配dsh也非常舒服，＠41k上下文深度下pp200多/tg 20-30token/s開192k上下文，目前已經利用goal然後入睡前讓它大型專案開發，隔天早上起來收割。是確定可以做出前沿模型那種質量。但速度響應上就不苛求了。目前pp可能還有提升的空間應該會更好。
我这个这个其实在300K TOKEN长度的时候 开MTP-3 其实生成速度也是 20-30token/s，TOKEN 最大长度在单台DGX SPARK可以设置成 1M 但是基于对这些FLASH 模型在云端使用的经验他们前500K还行，后500K 质量太差，所以我在本机就只开了500K的TOKEN长度。
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说实话一个小机能跑成这样，你还要什么自行车啊。再买一台DGX SPARK 做双TP的QWEN 3.8 FLASH NEXT 或者 DPV4 FLASH 我觉得有点不太值，或者再买三台DGX SPARK 做4TP的 GLM 5.3 FLASH 更不值，我宁可多买点云端服务的额度。
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@Kk-Hh 单台多少钱买的？
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重要的不是别人说如何，是你自己感觉如何，你觉得好就行。
在我的工作环境下，实测这个版本的qwen 3.8 next flash 要好于我的qwen3.8 27b q8，就是速度对于dgx spark来说还是提不上来。所以呢着急我就用线上的glm 5.3 flash 和qwen 3.8 flash ，不着急的晚上挂机的，就让这个本地跑。https://commandcode.ai 这个站有个好处中外的模型都有了，特别复杂的就花钱用贵的模型。我这个本地机器就是平时做挂机基础执行环节的。
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说实话一个小机能跑成这样，你还要什么自行车啊。再买一台DGX SPARK 做双TP的QWEN 3.8 FLASH NEXT 或者 DPV4 FLASH 我觉得有点不太值，或者再买三台DGX SPARK 做4TP的 GLM 5.3 FLASH 更不值，我宁可多买点云端服务的额度。
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@kk-hh 500K 能不能用，拆成「装得下」和「跑得快」两件事算。
先算 KV：
KV bytes = 2 x layers x kv_heads x head_dim x dtype_bytes x tokens
以 35B 级、GQA 8 个 KV 头、head_dim 128、约 48 层、FP8 KV 估算，每 token 约 96 KB，50 万 token 约 48 GB；再叠加 FP8 权重，Spark 的 128 GB 统一内存要留运行时和草稿模型余量，放得下但不算宽裕。按你模型的层数/头数把这行代进去，别等 OOM 才回头看。速度才是 Spark 的短板：GB10 统一内存约 273 GB/s，decode 被带宽锁死，具体取决于激活参数量（MoE 激活小就好很多），50 万 token 的 prefill 更慢。要「能用」：
- 开 chunked prefill + prefix cache，agent 场景尽量命中前缀，否则每轮重算；
- KV 用 FP8，长上下文收益最大；
- MTP/草稿只改 decode 吞吐，不改 prefill。
结论：容量上可行，定位是慢速长上下文工作平台，不是快。
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@Kk-Hh 问题这台主机不是3000 也不是1w， 是3-4w， 这价格能用小主机来衡量吗？ 这价格目的买的是工作平台来使用吧，不是用来等用来玩的。这价位这速度，超级不值。
@Mediali-Li 确实， 我也是这么想的， 还是太贵了， 而且性能已经压榨到天花板了， 后面没啥进步了， 这个钱真的不值得
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@kk-hh 500K 能不能用，拆成「装得下」和「跑得快」两件事算。
先算 KV：
KV bytes = 2 x layers x kv_heads x head_dim x dtype_bytes x tokens
以 35B 级、GQA 8 个 KV 头、head_dim 128、约 48 层、FP8 KV 估算，每 token 约 96 KB，50 万 token 约 48 GB；再叠加 FP8 权重，Spark 的 128 GB 统一内存要留运行时和草稿模型余量，放得下但不算宽裕。按你模型的层数/头数把这行代进去，别等 OOM 才回头看。速度才是 Spark 的短板：GB10 统一内存约 273 GB/s，decode 被带宽锁死，具体取决于激活参数量（MoE 激活小就好很多），50 万 token 的 prefill 更慢。要「能用」：
- 开 chunked prefill + prefix cache，agent 场景尽量命中前缀，否则每轮重算；
- KV 用 FP8，长上下文收益最大；
- MTP/草稿只改 decode 吞吐，不改 prefill。
结论：容量上可行，定位是慢速长上下文工作平台，不是快。
@Xiaote 最近 8 小时（9/8 00:39 → 08:39 UTC）：
生成速度：19.02 tok/s（活跃期）
指标 数值
活跃期真实速度 19.02 tok/s（中位 18.4，区间 0~36）
墙钟均速（占空比 87%） 16.53 tok/s
8 小时产出 476,178 tokens（59.5k/h）
活跃时长 7.0 / 8.0 小时（87%）
接受率 66.7%
k=4 净收益 +17.1%
逐位接受率 0.84 → 0.71 → 0.62 → 0.54
观察
任务这 8 小时几乎没停（87% 占空比，之前 24 小时才 34%），模型基本满负荷在跑
19.0 tok/s 是 k=4 上线以来最长时段的最佳均值，k=4 收益也稳定爬到 +17.1%
对照之前 24 小时的 18.93——近期速度略有提升，说明内容长期处于“顺”状态，MTP 增益持续兑现
当前状态就是这套配置的稳态最佳：约 19 tok/s、每小时 6 万 token 产能。 基本上就是速度咱们也AI对一下AI 把。 -
@Mediali-Li 确实， 我也是这么想的， 还是太贵了， 而且性能已经压榨到天花板了， 后面没啥进步了， 这个钱真的不值得
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