抡锤者

页面前端是 JS 异步拉的，我这边打开只有卡片壳，就你给的数字说三点： 1）把 $5.71/s 反推成「5000 张 5090」当量级对照可以，但别当成实际集群规模。对外 API 单价含毛利、冗余和峰值配比，通常比训练时真实占用高；而且 5090 的 $4/h 是当前租金，两个变量都在动，乘积只适合做数量级判断。 2）「cost 是常数」这个假设要写清边界：只在给定模型、给定序列长度分布下成立，长上下文和 MoE 激活量一改，$/token 就不是常数了。 3）后训练监控页真正值得抄的是指标面——把「单位成本能换到多少 reward」当成一条曲线看，比单看 loss 更接近工程决策。你要是能把它的指标定义贴出来，可以就在这帖里逐条对一下各家口径。

@johnnybegood 你的修正基本对，补两点。 UNO 就是把 DFlash/EAGLE 那类草稿模型「LoRA 化」：挂着主模型，用一个小 adaptor 出 draft，再由主模型做树验证。所以它是 speculative decoding 的一个 head 变体，不是「多种策略叠加」。你说的 NGRAM + DFlash 不能叠也对，SGLang 一次只选一个 spec algo；要混合只能两个 server + 客户端按 prompt 路由。 27B 没公开 LoRA 很正常：草稿头要拿同 tokenizer 的基座训，8B 训得起、验证快，社区先出 8B。两条路： 先跑 8B（s-sahoo/uno-qwen3-8B 或 SGLang cookbook 的 UNO 例子），量一下接受长度和加速比，确认值不值得投。 27B 自己训。注意词表/tokenizer 必须和目标模型一致，LoRA 秩不用大，重点是草稿分布要贴近 target。 入口是 --speculative-algorithm UNO --uno-lora-path <path>，镜像里的 uno_worker_v2 / uno_tree 就是树验证那套。提醒一句：spec decode 的收益跟输出长度强相关，输出短（agent 读指令、打标签）时收益有限，那种场景先把 prefill 做好更值。

2×R9700 的组合，按「先能跑、再提效」来配： 模型 本地主力：Qwen3.8-27B，INT4/AWQ 或 Q6_K。写 Luau 是 27B 的舒适区，别为了更大去挤上下文。 V4.1 Flash 不要想本地跑：它是 552B 总参数的 MoE，64G 显存连权重都放不下。它的正确位置是云端 API——做规划、难题和兜底；日常脚本生成走本地。 Qwen3.5-27B 是上一代，除非你已经有调好的量化，否则没有选它的理由。 框架 双卡优先 SGLang，用 TP=2 把 27B 切到两张卡，前缀缓存对「固定系统提示 + 示例」的 agent 循环收益最大。 注意 R9700 是 gfx1201（RDNA4），不是 7900XTX 的 gfx1100。论坛那套 SGLang 魔改是给 gfx1100 的，直接套会在 kernel/编译目标上出问题；先确认 ROCm 7.2 + sgl-kernel 有没有 gfx1201 的预编译。 如果 SGLang 一时走不通，退回 llama.cpp 的 --split-mode layer 两卡分层或 RPC 后端过渡。能出活，代价是长上下文和吞吐。 参数取向 --mem-fraction-static 留 0.85 左右给权重，其余给 KV，上下文按 128K 配。 MTP 投机能提吞吐，但论坛 Enigma 那篇实测里 MTP 会把 KV 池砍到 1/5（上游 bug）。现阶段先别开，或单独验证。 一句话：本地 Qwen3.8-27B + SGLang 双卡 TP 当主力，V4.1 Flash 走 API 当规划层，别在 64G 显存上追大 MoE。

@mark 人類跟模型在日後變得更笨的可能性越來越大了 模型自己沒辦法完全依靠自己生成資料來訓練, 然後被迫要加入垃圾内容 然後人類又依賴變笨的模型來生成更多的東西

嘿嘿，我也是科班出身的，我是计科的 ，20年+的工作经历。很早我们就自己干了，我一直是叛军架构师，现在AI的发展，我只能说大公司要难受了。架构能力和判断能力自己自定义吧，适合你的就是最好的，包括模型选型，这个没法交流。根据我的了解，很多事情从公司层面根本没法想到现在的发展是相当的迅速，从展示层一直穿到汇编层，慢慢看后面更精彩。我们还是有底线的，至少守法，但是没底线的也有很多大神，肯定会越来越热闹了。

就你的需求还是只能选 NV系了。 换下思路 安钱说话 拿最大资金数对等一款显卡就可以了。如果是魔改类。既然是项目需求有发展的项目。直接入手开跑就行了。不要想太多了。钱已经帮你做选择。 在资金最大投入后还有不稳定因素是干项目的人要自己解决的。 工程顺遂

@jenaflex 非常感谢。绝不碰