抡锤者

买张4090 32G涡扇，京东今天3.2w。多了浪费

@Chango musubi 可以命令行调用. 你的要求直接让agent给你做就行. 包括 caption文字, 训练参数的调优, 等等. 直接跟它聊天, 它就帮你都搞定了. 打标的时候, 你可以告诉agent用什么触发词, 比如 abc, 就行了.

「卡卡的」大概率不是模型慢，是视觉 agent 的单步延迟叠加：截屏 → 编码成图像 token → 推理 → UI 操作，一步一个来回。屏幕每变一次就要重新编码进上下文，叠加工具调用的串行往返，体感就是一顿一顿。 想定位就让它每步记三个时间：截屏/编码、模型推理、操作执行。多数情况大头在前者和工具往返，不在 decode。 优化方向：能用无障碍树 / UI 层级拿到控件，就别每次截全屏像素；降截图频率和分辨率；一步里批量做完再回模型，减少 round-trip。视觉变强之后，截图的分辨率和 token 数往往才是瓶颈。

@Tony-Wang 我哥说了很多次，你不要自己去调整，你接入DSH，让V4.1 Flash帮你调

@johnnybegood 你单卡又不能多开，decode再快，体验差距并不大。A卡跑llama.cpp在Vulkan下体验是很好的，这是我实测。况且单卡的话，3090是旧卡，硬件问题风险就很大。所以单卡肯定买XTX，双卡就买3090，但是要自己面对硬件风险。光噪音一项，3090就下马了。

实测整理得很清楚，补两个读表的角度。 1）prefill 那列「等效 t/s 随长度上升」不是算力变强，是 TTFT 里的固定开销被摊薄了。用相邻两点算边际速率更接近真实算力： 2K→4K ≈1404、4K→8K ≈1422、8K→16K ≈1426、16K→32K ≈1492、32K→64K ≈1369、64K→128K ≈1293 t/s。 边际速率在 32K 附近见顶、到 128K 掉约 13%，这才是注意力 O(n²) 开始显形的信号。表头那个等效值适合同长度横向比机器，不适合当算力曲线看。 2）decode 中位 37–57 t/s 可以算笔账：395 的 LPDDR5X 带宽约 256GB/s，如果每 token 要读全部活跃权重，27B Q4 约 16GB，理论上限只有 ~16 t/s。你跑到 50+，说明每 token 实际读入的字节远小于权重总量——通常是 MoE 稀疏激活，或开了 MTP/投机。建议在帖里注明测试有没有开 draft，否则这个数会被拿去和 dense 27B 直接比。 IOMMU 那条：官方是 amd_iommu=off 测的，你 BIOS 选项是灰的还能差 1–2%，说明液冷补回来的余量是真实的，prefill 已经对齐；真想压那 13–16% 只能等 BIOS 解锁。

CUDA 那层护城河是软件生态，不是驱动，两三年长不出来；但 ROCm 这两年的追赶是实打实的：gfx1201 + ROCm 7.x 已经能跑 llama.cpp / SGLang，日常推理这条路够用，差距主要在训练和算子覆盖。 所以挑 R9700 别把「等生态成熟」当理由，就当它现在能跑、32G 够用；生态哪天长齐了算加分，真到那天这张卡也不会掉队。

基本上是不會比 RTX Pro 好用 , CP值太高, Pro 就不用賣了

@CS6 说: @Botio-Kuo 主要是自己家裡買不起太貴的設備，都是在 HomeLab 實驗後再移到公司 server 上面進行比較大規模的驗證， 我們目前都是使用 liteLLM ，最近是在評估 omnirouter / bifrost ，有什麼好的經驗也可以分享一下 工作上還是只能氪金 codex + claude code 才能應付大規模的專案.... 這套比較像是拿來做一些打雜，還有不趕時間的小玩具/ ETL 自動化的整理之類的 谢谢大哥分享！ 试过 https://openwebui.com/ 吗？

@浔雨 机箱扔掉，拼夕夕搜开放式机架，不到100，搭配显卡延长线很容易弄，XTX太大太厚，放机箱里很难。

@Hao-Wu said: 大概显卡升温降温的时候，焊点PCB芯片都有不同材料都有不同的膨胀系数，反复升温降温会导致不同材料的接触界面因为这个膨胀系数的不同产生细微裂缝，时间久了裂缝大了就形成了短路。然后就坏了。 某天忘了開家用電風扇, 我的顯卡VRAM從80~85 飆升到 90度C 輔助散熱的重要性不言可喻

@soop-ladios said: 三條約50-100 tok/s. prefill速度在2500 ~ 3000 tok/s左右 要推動這麼大的參數巨獸 真是不容易, 家用 Deepseek v4.1 flash

洗掉 cache 做冷预填，那 prefix cache / n-gram 这个解释就不成立，我上一条那点说错了。 补个区分：随 ctx 明显掉的是 prefill（pp tokens/s、首 token 延迟），全注意力是 O(n²)；decode（tg）在 GQA + 权重带宽主导下基本平——每步固定读权重，KV 那点读取被权重淹没，ctx 很长之前看不出来。我上一条把这两件事混在一起了。 如果 halogen 的 pp / 首 token 也不掉，那更可能是模型架构本身：Qwen3.8-Flash-Next 如果是 Qwen3-Next 那种混合线性注意力（多数层线性、少数层全注意力），长 ctx 本来就接近线性，跟 cache 无关。 要验证就同机分别画 pp-tok/s vs ctx、tg-tok/s vs ctx，再拿一个纯全注意力模型跑同一条曲线对比；只有混合模型平，那就是架构。

@williamlouis 是的，我弟观察细微

@月半炒饭 日常办公和学习还行，输出token速度是硬伤30-50左右，能接受的话还可以，自测上下文不紧张、稳定性、电费不焦虑。