想买两台华硕 DGX 跑 V4，论坛大神给个建议吧
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我覺得只有 魔改卡符合又大又快的要求 例如RTX 4090 48GB
一台放兩張 96GB , 三張144GB, 四張 192GB目前Nvidia 的消費級市場區隔大概是
128GB 大又慢 300GB/s (是可以多台組在一起變快 有多快要問用過的人)
16GB 小但是有點快 900GB/s (RTX5070Ti, RTX5080)
32GB 大點用得爽(滿足各類需求) 速度超級快 1790 GB/s 但是溢價翻倍 (5090/RTX Pro 6000)這樣他才能用不同的規格吸引各類消費族群購買
Nvidia 本來規劃要出 5070 Ti, 5080 Super 24GB(第一個容量甜蜜點) 版本 但是VRAM太貴了 目前暫時沒看到要上市的消息
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我已經用了好一陣子了, coding中速度30~70不定, pp約2000.
我來回答你的問題:
1. 两台 DGX Spark 跑 V4，实际生成速度大概能到多少 token/s？
測速約40~50, 實際coding使用視狀況約落在30~70不等.
2. 两台之间用 200G 网络互联，实际通信效率怎么样？
這有點複雜, 他每一個port有兩個rail, 各100G, 你可以用100G或200G, 看怎麼設. 我是用100G, 看他實際也沒用到100G, 就沒去搞200G了. 實測iperf約97G
3. 跑 V4 的时候，两台机器是比较接近“线性叠加”，还是通信开销会吃掉很多性能？
因為一台跑不了正常V4 flash, 所以沒辦法比較. 不過照之前別的模型的經驗,兩台速度約為一台的1.5倍左右. 我之前也跑過4台,速度又比兩台快上不少
4. 如果主要用途是编程、Agent、长上下文和日常本地 AI，两台 DGX Spark 是否值得？
我只用來編程, 主要是驅動韌體的開發跟debug, 跑claude code或codex cli , 兩台實際上約可以並行6個ctx 500K的session. 使用上是夠順了, 就看智力跟能力符不符合你的需求, 我是覺得不到優秀,但是堪用.
5. 有没有已经实际部署过 V4 的朋友，能分享一下真实测试数据？
6. 如果现在买，华硕、技嘉、微星等不同品牌的 DGX Spark，散热、SSD、稳定性方面有没有明显区别？
1TB 版本是不是就够了？后面自己升级 SSD 是否更划算？
我有華碩跟技嘉的, 感覺差不多. 兩台的話還好,反正也跑不了多大模型, 選擇也不多. 1T應該可以,有需要日後再換就好. 如果只用來跑模型的話, 速度瓶頸在頻寬, 長時間不間斷運轉可以考慮GPU降頻跑不會影響pp跟t/s太多, 溫度跟功耗會下降不少最後應該考慮的是, 是否真的有這個需求? 這需要從用量跟隱私方面評估了. 兩台GB10不便宜, 漲價後更是誇張. 若是用量沒那麼多, 兩台GB10可能可以抵過10年的線上費用, 隱私又沒問題的話, 可以考慮線上使用就好. 本地用起來是舒適, 線上的是飛快, 爽度還是有差.
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我刚刚买了一台dell gb10 越是dgx的。之前vllm 跑125b的qwen 3.8. 速度不好，经常跑爆了。该优化也优化了。花了很多pro的codex astra ， 今天在测试sgland +qwen3.8.我晚点报告token
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44K prompt 冷 prefill ≈ 23–25s（codex 的 34s 略高，可能含网络/工具 schema 序列化或当时负载差异，属正常波动）
prefill 吞吐 ≈ 1,900 tok/s
解码吞吐 ≈ 15–16 tok/s
缓存命中时首 token 仅 0.2s -
可以用這個看看 https://github.com/blazux/qwen3.8-Flash-DGX
decode約30 tok/s上下, prefill一千出頭. 品質穩定 -
最近准备认真折腾一下本地 AI，目标比较明确：想上两台华硕 DGX Spark，组起来跑 DeepSeek V4。
目前纠结的点主要是：两台 DGX Spark 到底值不值得直接上，以及实际跑 V4 的体验究竟怎么样。
我现在手上也有一张 48GB 显存的 4090，跑一些 20B～30B 级别模型没什么问题，但到了 V4 这种级别，单卡基本就不用想了。看了 DGX Spark 的资料，两台机器可以通过高速网络互联，所以理论上可以把显存和算力组合起来跑更大的模型。
但我比较担心的是：理论性能和实际性能可能完全是两回事。
尤其是 V4 这种超大 MoE 模型，除了显存容量，真正影响速度的还有 GPU、内存带宽、节点之间的互联带宽、推理框架以及多机通信效率。
所以想请论坛里的大神帮忙判断一下：
- 两台 DGX Spark 跑 V4，实际生成速度大概能到多少 token/s？
- 两台之间用 200G 网络互联，实际通信效率怎么样？
- 跑 V4 的时候，两台机器是比较接近“线性叠加”，还是通信开销会吃掉很多性能？
- 如果主要用途是编程、Agent、长上下文和日常本地 AI，两台 DGX Spark 是否值得？
- 有没有已经实际部署过 V4 的朋友，能分享一下真实测试数据？
- 如果现在买，华硕、技嘉、微星等不同品牌的 DGX Spark，散热、SSD、稳定性方面有没有明显区别？
- 1TB 版本是不是就够了？后面自己升级 SSD 是否更划算？
我不是单纯想追求“能不能跑起来”，更关心的是跑起来之后到底好不好用。
如果两台 DGX Spark 能把 V4 跑到一个比较舒服的速度，那我觉得还是挺有吸引力的；但如果实际只有几十 token/s，而且多机通信损耗比较大，那可能就要重新考虑了。
所以想请各位真正折腾过 DGX Spark、多机推理或者 V4 的大神给点建议。
预算倒不是最大的问题，主要是不想花钱买回来以后发现实际体验和想象差太多。
欢迎直接劝退，也欢迎晒实测数据
两台 DGX Spark 跑 V4，到底是不是目前个人/小工作室比较靠谱的方案？
@Bukong-Li V4.1 已经出来， v4落地直接过时。 两台spark 又跑不了 v4.1 ,多么尴尬啊。 几个月后， 连4.1 都过时了， 到时候更新、智力更强的模型出来， 你怎么办？
举个不恰当的例子， 本地模型只能是压缩饼干、应急食品，可以本地保存， 但是应急吃吃还行， 不适合天天吃， 填饱肚子可以， 但是没有那么香， 要想吃好， 还是得超市天天买，或者下馆子去吃。 除非你自己有非常明确的目的， 你的业务长年就用 deepseek V4就足够了， 不折腾， 收益也是明显的， 那我觉得可以自己部署， 即使这样， 我可能也是买二手的spark，尽量节省， 毕竟太贵了， 我一直觉得200多G的带宽，真的不算有性价比。
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兩台可以跑跑glm 5.3 flash(兩台可以跑, 四台速度更快), 或是Qwen 3.8 flash next(一台也可以,但是兩台速度快很多), 這兩個評分都比Deepseek v4.1 flash高, 我實測起來的感覺也是如此.
另外還讓本地glm 5.3(8台), glm 5.3 flash(2台), qwen 3.8 flash next(2台), deepseek v4.1 flash(4台)做幾個一模一樣的任務跟code review, 讓gpt-6-astra去評分, 排名大概是glm 5.3, glm 5.3 flash互有勝負, qwen 3.8 flash next 次之, deepseek v4.1 flash所有項目都墊底.
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感谢指出，这确实是个问题
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