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  4. 本地部署AI划算吗?GPT Plus订阅/DeepSeek V4.1 Flash 比本地部署更划算,ComfyUI/隐私/扛审查/API稳定性等特殊场景例外!

本地部署AI划算吗?GPT Plus订阅/DeepSeek V4.1 Flash 比本地部署更划算,ComfyUI/隐私/扛审查/API稳定性等特殊场景例外!

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本地模型deepseekgpt
17 帖子 9 发布者 783 浏览 1 关注中
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  • kos orK kos or

    市場變化的速度真快

    4月 Qwen3.6-27B 本地不錯 => 買顯卡 (4月22日)
    5月使用低價Deepseek-V4-Flash-Preview, 線上API便宜 => 本地不用了 (4月24日)
    7月底 2026年7月31日推出 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 便宜 => 本地不用了
    8月Qwen3.8-27B 本地不錯 => 買顯卡 (8月14日)
    9月 DeepSeek-V4.1 Flash(9月10日), Codex5.6/6.0-Luna Max 線上API用不完 => 本地不用了
    9月29日 Qwen3.8-Flash-NEXT 顯卡單卡8, 12, 16GB可以跑 => 買顯卡

    terryT
    terryT
    terry
    易有太极
    编写于 最后由 编辑
    #7

    @kos-or 16G怎么跑的,帖子贴出来去看下,😂

    油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

    kos orK huaye XUH 2 条回复 最后回复
    0
    • 懒人烘培懒
      懒人烘培懒
      懒人烘培
      体面乡绅 硕果累累
      编写于 最后由 编辑
      #8

      我也想看看16G如何部署~

      双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

      1 条回复 最后回复
      0
      • terryT terry

        @kos-or 16G怎么跑的,帖子贴出来去看下,😂

        kos orK
        kos orK
        kos or
        至尊皇帝
        编写于 最后由 编辑
        #9

        @terry

        錘哥想看 那我晚點整理一下基本資訊 ,

        目前還在測試QFN (Qwen3.8-Flash-Next)的輸出品質表現
        評估是否可以替代雙卡 NInfer-Qwen3.8-27B-NVFP4 Decode 100~140 tok/s (缺點是沒有 KV cache reuse, PP約3500 tok/s)

        現在機台上 兩張RTX 5070 Ti 16GB 各開一個 QFN on GPU0 and GPU1 + DSH
        目前第一個作業通過了 QFN 的網頁設計有美感 我給過
        目前正在進行 GPT-SOL and Astra 所出的極限考題測試, 想看看QFN的能耐 有比Qwen3.8-27B-NVFP4 or Q4_K_M 強嗎?

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

          @terry

          錘哥想看 那我晚點整理一下基本資訊 ,

          目前還在測試QFN (Qwen3.8-Flash-Next)的輸出品質表現
          評估是否可以替代雙卡 NInfer-Qwen3.8-27B-NVFP4 Decode 100~140 tok/s (缺點是沒有 KV cache reuse, PP約3500 tok/s)

          現在機台上 兩張RTX 5070 Ti 16GB 各開一個 QFN on GPU0 and GPU1 + DSH
          目前第一個作業通過了 QFN 的網頁設計有美感 我給過
          目前正在進行 GPT-SOL and Astra 所出的極限考題測試, 想看看QFN的能耐 有比Qwen3.8-27B-NVFP4 or Q4_K_M 強嗎?

          terryT
          terryT
          terry
          易有太极
          编写于 最后由 terry 编辑
          #10

          @kos-or 我没5070TI,我只有4060Ti😂,还两张,两张5070TI得多少钱?

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

          kos orK 1 条回复 最后回复
          1
          • terryT terry

            @kos-or 16G怎么跑的,帖子贴出来去看下,😂

            huaye XUH
            huaye XUH
            huaye XU
            编写于 最后由 编辑
            #11

            @terry 确实可以了...我的5090 laptop笔记本跑这个可以跑满256K上下文,40-50 tok/s,前两天我还在为27B跑满128K上下文可劲折腾,这下好了。😌 Qwen3.8-Flash-NEXT都能跑了。今天零度发视频了。github上https://github.com/Niko1221/Strata这个项目。

            1 条回复 最后回复
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            • terryT terry

              @kos-or 我没5070TI,我只有4060Ti😂,还两张,两张5070TI得多少钱?

              kos orK
              kos orK
              kos or
              至尊皇帝
              编写于 最后由 编辑
              #12

              @terry said:

              只有4060Ti

              4060 Ti 8G 也是能跑,我猜測 RAM的速度和CPU應該會有不少負擔

              2026年大概是本地顯卡大模型元年
              希望不要停 ~~~讓音樂持續播放 😳 😊

              1 条回复 最后回复
              0
              • R
                R
                rori
                编写于 最后由 编辑
                #13

                我關注的是速度跟質量能否超過27B?
                只是能跑, 意義實在不大。

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

                  市場變化的速度真快

                  4月 Qwen3.6-27B 本地不錯 => 買顯卡 (4月22日)
                  5月使用低價Deepseek-V4-Flash-Preview, 線上API便宜 => 本地不用了 (4月24日)
                  7月底 2026年7月31日推出 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 便宜 => 本地不用了
                  8月Qwen3.8-27B 本地不錯 => 買顯卡 (8月14日)
                  9月 DeepSeek-V4.1 Flash(9月10日), Codex5.6/6.0-Luna Max 線上API用不完 => 本地不用了
                  9月29日 Qwen3.8-Flash-NEXT 顯卡單卡8, 12, 16GB可以跑 => 買顯卡

                  J
                  J
                  jlist
                  编写于 最后由 编辑
                  #14

                  @kos-or said:

                  9月29日 Qwen3.8-Flash-NEXT 顯卡單卡8, 12, 16GB可以跑 => 買顯卡

                  這個要N AI Pro 6000,否則都很慢吧。

                  huaye XUH 1 条回复 最后回复
                  0
                  • J jlist

                    @kos-or said:

                    9月29日 Qwen3.8-Flash-NEXT 顯卡單卡8, 12, 16GB可以跑 => 買顯卡

                    這個要N AI Pro 6000,否則都很慢吧。

                    huaye XUH
                    huaye XUH
                    huaye XU
                    编写于 最后由 编辑
                    #15

                    @jlist
                    [strata] writing a tool call: write: 9731 of max 32000 tokens, 53.9 tok/s, 182 s
                    [strata] writing a tool call: write: 9795 of max 32000 tokens, 53.9 tok/s, 183 s
                    [strata] writing a tool call: write: 9851 of max 32000 tokens, 53.9 tok/s, 184 s
                    [strata] writing a tool call: write: 9915 of max 32000 tokens, 54.0 tok/s, 186 s
                    [strata] writing a tool call: write: 9977 of max 32000 tokens, 54.0 tok/s, 187 s

                    可以了,我是5090 24G laptop。感觉不慢。跟我部的27b差不多,但是没有27b雷霆大思考。

                    J 1 条回复 最后回复
                    1
                    • huaye XUH huaye XU

                      @jlist
                      [strata] writing a tool call: write: 9731 of max 32000 tokens, 53.9 tok/s, 182 s
                      [strata] writing a tool call: write: 9795 of max 32000 tokens, 53.9 tok/s, 183 s
                      [strata] writing a tool call: write: 9851 of max 32000 tokens, 53.9 tok/s, 184 s
                      [strata] writing a tool call: write: 9915 of max 32000 tokens, 54.0 tok/s, 186 s
                      [strata] writing a tool call: write: 9977 of max 32000 tokens, 54.0 tok/s, 187 s

                      可以了,我是5090 24G laptop。感觉不慢。跟我部的27b差不多,但是没有27b雷霆大思考。

                      J
                      J
                      jlist
                      编写于 最后由 编辑
                      #16

                      @huaye-XU 很快啊,多大內存,多大context size?

                      huaye XUH 1 条回复 最后回复
                      0
                      • J jlist

                        @huaye-XU 很快啊,多大內存,多大context size?

                        huaye XUH
                        huaye XUH
                        huaye XU
                        编写于 最后由 编辑
                        #17

                        @jlist 96G内存,256K上下文。

                        1 条回复 最后回复
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