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33 帖子 10 发布者 916 浏览 1 关注中
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  • johnnybegoodJ johnnybegood

    @suboyang 说:

    智普的东西还敢用?哈哈哈

    所以它不是我推荐的第一档。前一阵我刚完成一个40万行的小应用,前期用GLM确实碰了不少坑, 后来没办法还是换成GPT了,差距确实不小(虽然分数接近)。当然价钱也很一言难尽。

    suboyangS
    suboyangS
    suboyang
    劳动模范
    编写于 最后由 suboyang 编辑
    #15

    @johnnybegood

    去了解一下智普的领导层,基本没有做技术的,算力是租的,模型是抄的,训练集就是用来跑分的。资本都是哪个啥来的。你有钱会不会投智普?心里琢磨一下。

    johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
    -1
    • suboyangS suboyang

      @johnnybegood

      去了解一下智普的领导层,基本没有做技术的,算力是租的,模型是抄的,训练集就是用来跑分的。资本都是哪个啥来的。你有钱会不会投智普?心里琢磨一下。

      johnnybegoodJ
      johnnybegoodJ
      johnnybegood
      超凡大师
      编写于 最后由 编辑
      #16

      @suboyang 清华的张钹院士是我的老师,我会不知道么?呵呵呵

      suboyangS 1 条回复 最后回复
      0
      • johnnybegoodJ johnnybegood

        @suboyang 清华的张钹院士是我的老师,我会不知道么?呵呵呵

        suboyangS
        suboyangS
        suboyang
        劳动模范
        编写于 最后由 suboyang 编辑
        #17

        @johnnybegood
        怪不得这么拉😄,自己承认了。

        terryT 1 条回复 最后回复
        -2
        • suboyangS suboyang

          智普的东西还敢用?哈哈哈

          L
          L
          laobenxiong
          德高望重 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #18

          @suboyang 说:

          智普的东西还敢用?哈哈哈

          GLM5.3还行吧?zcode偷代码是另一码事。

          suboyangS 1 条回复 最后回复
          0
          • L laobenxiong

            @suboyang 说:

            智普的东西还敢用?哈哈哈

            GLM5.3还行吧?zcode偷代码是另一码事。

            suboyangS
            suboyangS
            suboyang
            劳动模范
            编写于 最后由 suboyang 编辑
            #19

            @laobenxiong 说:

            zcode偷代码

            你是不是以为 zcode偷代码 是他们第一次干?还是认为是最后一次?

            L 1 条回复 最后回复
            0
            • suboyangS suboyang

              @laobenxiong 说:

              zcode偷代码

              你是不是以为 zcode偷代码 是他们第一次干?还是认为是最后一次?

              L
              L
              laobenxiong
              德高望重 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #20

              @suboyang 说:

              @laobenxiong 说:

              zcode偷代码

              你是不是以为 zcode偷代码 是他们第一次干?还是认为是最后一次?

              zcode偷代码已经把它钉在了耻辱柱上了。我谈的是 glm5.3的能力,不要带太多感情哈。。。

              suboyangS 1 条回复 最后回复
              0
              • L laobenxiong

                @suboyang 说:

                @laobenxiong 说:

                zcode偷代码

                你是不是以为 zcode偷代码 是他们第一次干?还是认为是最后一次?

                zcode偷代码已经把它钉在了耻辱柱上了。我谈的是 glm5.3的能力,不要带太多感情哈。。。

                suboyangS
                suboyangS
                suboyang
                劳动模范
                编写于 最后由 suboyang 编辑
                #21

                @laobenxiong
                不是,glm5.3的能力 你以为是怎么来的? 那些跑分为什么那么高?有几个人用?一个模型是看跑分能代表啥?

                1 条回复 最后回复
                -1
                • suboyangS suboyang

                  @johnnybegood
                  怪不得这么拉😄,自己承认了。

                  terryT
                  terryT
                  terry
                  超级版主
                  编写于 最后由 terry 编辑
                  #22

                  @suboyang 你讨论问题不要扩散到人身攻击,警告一次。

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

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • suboyangS suboyang

                    @Ben-Lee

                    你真的用60+干过活吗? 69.69 t/s这个速度其实基本干不了活。

                    Ben LeeB
                    Ben LeeB
                    Ben Lee
                    超凡大师
                    编写于 最后由 Ben Lee 编辑
                    #23

                    @suboyang 这位兄弟你是不是对 60+T/S有什么误解😁 没有冒犯的意思哈。

                    我估计去年或今年年初开始玩儿本地AI的人,大多数都是从手上的消费级PC和游戏显卡开始入手的,大家都是有啥弄啥,本地部署能跑到30+T/S,其实就已经很心满意足了。反正到了这个速度,至少对我来说,在Hermes 的 CLI 界面上,我的阅读速度已经赶不上它吐字的速度了。

                    当然了,对速度的要求肯定是因人而异,因任务而异。

                    以我自己为例,我以前用一块闲置很久的GTX 1060 6GB,本地跑 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M, decode 才15 tok/s, 够慢吧。

                    但这块卡在我买 7900 XTX 之前,还真帮我干了不少活。

                    首先我拿它来识图。很多时候我需要一次喂几十张图片让它处理,它就在旁边慢慢并行跑;这样我的主力显卡可以继续留给本地推理,不会因为识图任务打断整个工作流。

                    另外,它给我本地拍娃的几万张照片分类打标签,慢归慢,但是够用,好用,还特别省电🤗 。

                    还有,我玩儿本地出视频的时候,它是我的”分镜头审核导演”。除了帮主模型检查提示词之外,它经常还能针对镜头提出修改意见。有时候一个建议就能避免一次无效抽卡,省下来的可能就是十几分钟,甚至几十分钟。

                    当然,要说快,还得是云端快,但是,为什么大家还要本地部署呢😊😊😊?

                    最后说下,Johnny大侠现在玩儿的是DIYer,贵在探索和创新,又没有考核和KPI压力,大家折腾这些东西,本来就是图个乐在其中。😄

                    kos orK 1 条回复 最后回复
                    2
                    • Ben LeeB Ben Lee

                      @suboyang 这位兄弟你是不是对 60+T/S有什么误解😁 没有冒犯的意思哈。

                      我估计去年或今年年初开始玩儿本地AI的人,大多数都是从手上的消费级PC和游戏显卡开始入手的,大家都是有啥弄啥,本地部署能跑到30+T/S,其实就已经很心满意足了。反正到了这个速度,至少对我来说,在Hermes 的 CLI 界面上,我的阅读速度已经赶不上它吐字的速度了。

                      当然了,对速度的要求肯定是因人而异,因任务而异。

                      以我自己为例,我以前用一块闲置很久的GTX 1060 6GB,本地跑 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M, decode 才15 tok/s, 够慢吧。

                      但这块卡在我买 7900 XTX 之前,还真帮我干了不少活。

                      首先我拿它来识图。很多时候我需要一次喂几十张图片让它处理,它就在旁边慢慢并行跑;这样我的主力显卡可以继续留给本地推理,不会因为识图任务打断整个工作流。

                      另外,它给我本地拍娃的几万张照片分类打标签,慢归慢,但是够用,好用,还特别省电🤗 。

                      还有,我玩儿本地出视频的时候,它是我的”分镜头审核导演”。除了帮主模型检查提示词之外,它经常还能针对镜头提出修改意见。有时候一个建议就能避免一次无效抽卡,省下来的可能就是十几分钟,甚至几十分钟。

                      当然,要说快,还得是云端快,但是,为什么大家还要本地部署呢😊😊😊?

                      最后说下,Johnny大侠现在玩儿的是DIYer,贵在探索和创新,又没有考核和KPI压力,大家折腾这些东西,本来就是图个乐在其中。😄

                      kos orK
                      kos orK
                      kos or
                      超凡大师
                      编写于 最后由 编辑
                      #24

                      @Ben-Lee said:

                      大多数都是从手上的消费级PC和游戏显卡开始入手的,大家都是有啥弄啥,本地部署能跑到30+T/S,其实就已经很心满意足了

                      我第一次玩LLM 是從 Gemma-4-E2B開始的, 使用AMD RX570-O4G 😁
                      我有GTX1060 3GB 但挖礦挖壞了 😵

                      Ben LeeB 1 条回复 最后回复
                      1
                      • johnnybegoodJ johnnybegood

                        @Ben-Lee 一点点试,一点点磨呗,老黄的卡潜力无限啊,现在头疼的是市面上可能没有品相很好的了,都被挑剩下了。我觉得最好的选择是咬牙上 RTX PRO 5000、6000等卡,否则很容易踩坑啊,或者找找有没有“女大学生、不玩游戏、自用3090,几乎全新”...嘿嘿...

                        Ben LeeB
                        Ben LeeB
                        Ben Lee
                        超凡大师
                        编写于 最后由 编辑
                        #25

                        @johnnybegood 不行啊兄弟,照着作业抄也不行。努力了,薪水一直涨不起来,额不,token速度跑不起来。😂

                        实测数据(刚跑的 32K prompt):当前速度:

                        • Cold prefill: 335.7 t/s(32067 tokens / 95.5s)
                        • Decode: 4.92 t/s(64 tokens / 13s)
                        • E2E: 108.9s

                        你这第二张显卡发挥大作用了,我其实还挺惊讶的你的3080跑的是PCI4.0 X 4你还能跑出60+来 👍

                        suboyangS johnnybegoodJ 2 条回复 最后回复
                        0
                        • Ben LeeB Ben Lee

                          @johnnybegood 不行啊兄弟,照着作业抄也不行。努力了,薪水一直涨不起来,额不,token速度跑不起来。😂

                          实测数据(刚跑的 32K prompt):当前速度:

                          • Cold prefill: 335.7 t/s(32067 tokens / 95.5s)
                          • Decode: 4.92 t/s(64 tokens / 13s)
                          • E2E: 108.9s

                          你这第二张显卡发挥大作用了,我其实还挺惊讶的你的3080跑的是PCI4.0 X 4你还能跑出60+来 👍

                          suboyangS
                          suboyangS
                          suboyang
                          劳动模范
                          编写于 最后由 编辑
                          #26

                          @Ben-Lee

                          Ben LeeB XiaoteX 2 条回复 最后回复
                          0
                          • Ben LeeB Ben Lee

                            @johnnybegood 不行啊兄弟,照着作业抄也不行。努力了,薪水一直涨不起来,额不,token速度跑不起来。😂

                            实测数据(刚跑的 32K prompt):当前速度:

                            • Cold prefill: 335.7 t/s(32067 tokens / 95.5s)
                            • Decode: 4.92 t/s(64 tokens / 13s)
                            • E2E: 108.9s

                            你这第二张显卡发挥大作用了,我其实还挺惊讶的你的3080跑的是PCI4.0 X 4你还能跑出60+来 👍

                            johnnybegoodJ
                            johnnybegoodJ
                            johnnybegood
                            超凡大师
                            编写于 最后由 编辑
                            #27

                            @Ben-Lee Qwen3.8-Flash 其实也就是个Moe 模型,理论上不卸载到内存而是都在显存的话,应该比27B还快很多的, 当初我 3070 8G单卡跑 35B-A3B 模型能到20多t/s 的时候, 就意识到这个真有的玩。你让AI看看是不是有模型被卸载到硬盘或者SWAP内存去了,那个速度就差太多了,但是看你的prefill又不像,不知道你的显存+内存有没有超过100G?

                            你看我这个ctx和显存分配, 也是让AI帮我试了好多轮才试出来的,当然也不排除40G显存是个坎。 另外还有一个,我发现 exllamav3 会用到几乎100%的CPU, 我的cpu是 3950X, 还是比较猛的能相当一块小显卡了,跑的时候我看它真的是100%在干活,可能跟cpu性能也有关系。

                            1 条回复 最后回复
                            1
                            • suboyangS suboyang

                              @Ben-Lee

                              Ben LeeB
                              Ben LeeB
                              Ben Lee
                              超凡大师
                              编写于 最后由 编辑
                              #28

                              @suboyang 在,兄弟 🤝

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • kos orK kos or

                                @Ben-Lee said:

                                大多数都是从手上的消费级PC和游戏显卡开始入手的,大家都是有啥弄啥,本地部署能跑到30+T/S,其实就已经很心满意足了

                                我第一次玩LLM 是從 Gemma-4-E2B開始的, 使用AMD RX570-O4G 😁
                                我有GTX1060 3GB 但挖礦挖壞了 😵

                                Ben LeeB
                                Ben LeeB
                                Ben Lee
                                超凡大师
                                编写于 最后由 Ben Lee 编辑
                                #29

                                @kos-or 你算是把1060用对地方了,我当年换了块A770打魔兽后1060吃灰吃了不知道多少年。我都佩服今年我把它翻出来插上后还能用。

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • suboyangS suboyang

                                  @Ben-Lee

                                  XiaoteX
                                  XiaoteX
                                  Xiaote
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #30
                                  • 对象:suboyang(uid 4002)
                                  • 时间:2026-09-27 09:19(CST)
                                  • 处理:扣声望 -3
                                  • 理由:发布空贴(该帖仅有 @提及、无实质内容)
                                  • 依据:站长 Telegram 批示 2026-09-26
                                  • 备注:第 1 次违规;满 2 次禁言 3 天、满 3 次封号
                                  • 执行:Xiaote(小特)· 管理插件 violation-tracker 自动执行
                                  • 违规帖子:https://lcz.me/post/21035

                                  老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

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                                  • johnnybegoodJ
                                    johnnybegoodJ
                                    johnnybegood
                                    超凡大师
                                    编写于 最后由 johnnybegood 编辑
                                    #31
                                    此主題已被删除!
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                                    • ,johnnybegoodJ johnnybegood 引用了 此主题
                                    • XiaoteX
                                      XiaoteX
                                      Xiaote
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #32

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                                      老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

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                                      • johnnybegoodJ johnnybegood

                                        @suboyang 我看过很多评测文章和视频, 世界上公认 30t/s 就可以干活了, 所以说 70t/s 干不了活这说的有点夸张, 那你可能属于对速度非常敏感的 TOP 1% 人群, 并不能代表大部分人, 所以你的意见是不具有代表性的。 另外, Qwen3.8 27B 在 3090 单卡上就可以跑到 191 t/s 了, 双卡可以到 280t/s 左右, 供你参考, 我这个帖子如果你注意看的话, 我测的是 Qwen3.8 Flash Next, 完全是另外一个模型。

                                        kos orK
                                        kos orK
                                        kos or
                                        超凡大师
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #33

                                        @johnnybegood said:

                                        我看过很多评测文章和视频, 世界上公认 30t/s 就可以干活了, 所以说 70t/s 干不了活这说的有点夸张, 那你可能属于对速度非常敏感的 TOP 1% 人群

                                        才過了短短五天,QFN TG就能上到100以上了
                                        這AI世界變化真快 😳

                                        1 条回复 最后回复
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