把Strata + Paiton 接入 DSH 实测，看看本地模型到底值不值

[terry]

不错，是否合适只有自己测试了才知道，本地部署有本地部署的意义，就像27B，对于我而言，我愿意花时间打磨，它就很有意义，卡我也有，但是我不愿意花时间，就是测试的时候，偶尔干脏活用。

[wml-ai]

@terry 对于使用者来说，除了了解模型的能力，更重要的是了解模型的边界和驱动模型工作的规则。模型性能越堆越高，但落地实际跟预期相比还是有很大差距，当然有硬件的因素。但是在世界已经为AI陷入疯狂的时候，需要有一部分人用怀疑的眼光去审视。接触AI两年，亲身体会了技术的进步，但就我个人感受来说，仍是道阻且长，仍需努力，很多层面还是在吹泡泡。

[johnnybegood]

还需用发展的眼光看问题， 这周说得对，下周就不一定了

[terry]

@wml-ai 模型的进步是不小的，Agent的进步更是超出预期。不过可能会在某个时间点，应该不会太久，到达瓶颈，等待下一次突破。

[terry]

@johnnybegood 这是正确的观点。

[张光璞]

看到回本35年笑了。 喜欢本地折腾的很多只是喜欢折腾。就像hifi 发烧友喜欢折腾器材远大于喜欢音乐

[张光璞]

张光璞 说:

看到回本35年笑了。 很多喜欢本地折腾的很多只是喜欢折腾。就像hifi 发烧友喜欢折腾器材远大于喜欢音乐

本地部署能满足日常轻办公就够了。真想高智力还是需要API 补充的。

[xiaopbro]

这个按整机按6万算的，如果按照便宜点的x99洋垃圾配置，R9700+X99+64G DDR4+电源硬盘机箱散热=17000元以内，这套配置的tok中位数是72，比你的92tok低了20%，那么可以算作效率低20%，
即回本周期分别为
35年 × 系数（1+20%）×1.7万元/6万元
=35×0.34=11.9年，
其他同理
7.1年×0.34=2.4年，
3.5年×0.34=1.19年，
2.6年×0.34=0.88年，
不到一年就回本，还是挺不错的，
如果换成7900xtx，价格少6000，总成本不到1.1W，tok是65左右，系数是 0.24，那么结论分别是 8.4年，1.7年，0.8年，0.6年
当然这只是数量的比较，严格来说tok的质量肯定是不如在线的

[perter]

靠流量费回本本身就不靠谱，靠AI赚钱回本还实际一点。

[imbiplaza ASUS]

其实我觉得最快回本的方法就是去711 或者麦当劳打工。。。然后用手机通过tailscale连接回家生成视频