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  4. 5060 Ti 16GB 跑本地 Coding Agent:折腾到 96K 上下文后的真实体验

5060 Ti 16GB 跑本地 Coding Agent:折腾到 96K 上下文后的真实体验

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
rtx5060qwen-27bdsharness
17 帖子 8 发布者 825 浏览 1 关注中
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  • focuser liF
    focuser liF
    focuser li
    编写于 最后由 编辑
    #2

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    1
    • terryT
      terryT
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #3

      非常实用的分享,5060Ti也支棱起来了,还是27B。

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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      • H
        H
        hyaska
        编写于 最后由 编辑
        #4

        这个后端没听说过,不会玩

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        • focuser liF
          focuser liF
          focuser li
          编写于 最后由 编辑
          #5

          5060ti 已经站起来了,完全可以干活了

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          • H
            H
            hyaska
            编写于 最后由 编辑
            #6

            请教一下,批处理应该怎么写

            1 条回复 最后回复
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            • R
              R
              rori
              编写于 最后由 编辑
              #7

              請問NInfer 的下載地址是什麼? 是用官方原版嗎?
              Qwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_S-MTP 這個模型是GGUF還是.ninfer?

              懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
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              • 懒人烘培懒
                懒人烘培懒
                懒人烘培
                德高望重 劳动模范
                编写于 最后由 懒人烘培 编辑
                #8

                我也测试了NInfer,不过是windows平台,也就只能开到96K,如果在ubuntu系统下,能开到128K

                双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
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                • R rori

                  請問NInfer 的下載地址是什麼? 是用官方原版嗎?
                  Qwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_S-MTP 這個模型是GGUF還是.ninfer?

                  懒人烘培懒
                  懒人烘培懒
                  懒人烘培
                  德高望重 劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #9

                  @rori https://huggingface.co/ninfer-5080/Qwen3.8-27B-RTX5080 这是5080的

                  双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                  1 条回复 最后回复
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                  • R
                    R
                    rori
                    编写于 最后由 编辑
                    #10

                    @懒人烘培
                    感謝, 但我沒有5080。
                    用它來試5070TI, 結果是不行的。

                    懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
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                    • XXXX
                      XXXX
                      XXX
                      编写于 最后由 编辑
                      #11

                      感謝, 找時間來試試, 不執著雙卡了.

                      1 条回复 最后回复
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                      • R rori

                        @懒人烘培
                        感謝, 但我沒有5080。
                        用它來試5070TI, 結果是不行的。

                        懒人烘培懒
                        懒人烘培懒
                        懒人烘培
                        德高望重 劳动模范
                        编写于 最后由 编辑
                        #12

                        @rori 5070ti连接在这里:https://huggingface.co/YukinoKaorisuna/Qwen3.8-27B-Uncensored-ninfer5080-5070ti

                        双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

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                        • R
                          R
                          rori
                          编写于 最后由 rori 编辑
                          #13

                          感謝!
                          把這個成功編譯:
                          https://github.com/YukinoKaorisuna/ninfer-5070ti

                          作者的提供的模型是V2, 但程式需求V3...

                          1 条回复 最后回复
                          1
                          • 懒人烘培懒 懒人烘培

                            我也测试了NInfer,不过是windows平台,也就只能开到96K,如果在ubuntu系统下,能开到128K

                            dardeaw fengD
                            dardeaw fengD
                            dardeaw feng
                            德高望重 劳动模范
                            编写于 最后由 dardeaw feng 编辑
                            #14

                            @懒人烘培 说:

                            我也测试了NInfer,不过是windows平台,也就只能开到96K,如果在ubuntu系统下,能开到128K

                            為了128K強烈建議去裝linux 在200K以下每多一點都很有感

                            懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                            0
                            • dardeaw fengD dardeaw feng

                              @懒人烘培 说:

                              我也测试了NInfer,不过是windows平台,也就只能开到96K,如果在ubuntu系统下,能开到128K

                              為了128K強烈建議去裝linux 在200K以下每多一點都很有感

                              懒人烘培懒
                              懒人烘培懒
                              懒人烘培
                              德高望重 劳动模范
                              编写于 最后由 编辑
                              #15

                              @dardeaw-feng 嗯嗯就是,非常同意你的观点

                              双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                              1 条回复 最后回复
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                              • MysteryZhouM
                                MysteryZhouM
                                MysteryZhou
                                编写于 最后由 编辑
                                #16

                                用dflash2可以开到128K,还更快一点
                                image.jpeg

                                1 条回复 最后回复
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                                • H
                                  H
                                  hyaska
                                  编写于 最后由 hyaska 编辑
                                  #17

                                  llama.cpp的dflash2原来是把2种组合一起用

                                  1 条回复 最后回复
                                  0

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