对 M5 MAX 跑本地大模型有点失望
-
@Tony-Wang 对的， 我的实际工作场景主要需要知识面， 智力其次。 所以27b对我反而没那么好用。 另外我看了很多M4 M5 跑大模型的评测， 我觉得不是单纯靠 x2 这样去算的， 当模型规模大， 上下文变长后， 速度增长不是线性的。我可以非常确定（因为昨天刚看一个， 当M5 pro能跑 17t/s 的时候， M5 MAX只有 25t/s）, 另外， 122B 现在好像没有MTP，这也是区别之一吧。
我的 3090 24G 跑 27b 稠密加上 MTP都可以到 60t/s （在 ubuntu下 llama.cpp） ， 那就是 M5 pro跟 3090 差了两倍多， 这个也是让我觉得苹果不太行。
-
要用支持MLX的框架, MOE 模型现在做MTP不成熟, 主要是 MTP 很难和 专家路由对齐. 命中率会很低, 这个可能将来会有改善.
上下文确实会严重拖慢速度. 不过也不应该拖慢那么多.
我 35A3, 短上下文能到 接近 90, 64k之后, 大概稳定在 50以上.
@Tony-Wang 了解了， 谢谢， 3090 35a3b 可以到 135t/s ， 128k上下文跑起来后 90-100
-
我工作上是 Pro6000 *8 的方案，只能說如果公司有錢就買一櫃沒啥煩惱，GPT-OSS-120B 沒壓力，但訓練上大家還是覺得不夠用，這本來就不是給我們這些窮人單卡作業的需求... ，8 張能落地跑很多情境，但絕大多數同事還是用 chatGPT 比較快，mac跑LLM，只是幫你搞定重複性高又不好寫程式自動化的小流程
（只是分享 不建議購入，光是配套設施就很貴，沒事別玩機架式 -
我刚刚定了一块 pro 5000 48G, 主要用来跑 27b, 价格不到4万, 还有保修.
对比pro 6000 96G, 现在京东上都 12万, 15万, 甚至18万一张了.
-
我刚刚定了一块 pro 5000 48G, 主要用来跑 27b, 价格不到4万, 还有保修.
对比pro 6000 96G, 现在京东上都 12万, 15万, 甚至18万一张了.
-
@Tony-Wang 巧了，今天京东自营刚刚到货，准备过两天发帖
-
@Tony-Wang nv工包的，京东有两款，差价10元，买的38804的那款。
-
@566656661 噪音如何?
, 你们台湾还能有满血保修, 我们这边啥都没有.
