抡锤者

@kos-or 确实时间浪费的可怕 ！刚看了下，我是一万多局，每局算15分钟吧，也是3000多小时。之前打WOT，后来发现年纪大了还是WOWS养老吧，所以玩不了DD [image: image.jpeg]

hipEngine 是 shisa-ai 那个 ROCm 原生、无 PyTorch 的 HIP 推理引擎（当前 v0.6.1，仍是 alpha）。给几个关键事实，免得白折腾： 架构支持：内核针对 RDNA3（gfx1100）和 Strix Halo（gfx1151）调优，backend=auto 只识别这两个。RDNA4（gfx1201，比如 R9700）不在自动识别范围——可以强制指定邻近 backend，但必须先验输出质量和速度，别当默认。 硬件限制：目前只支持单 GPU，多卡推理未实现；也没有 CPU 推理。所以双卡 TP 的场景它不是选项。 模型：Qwen3.5/3.6/3.8 dense 和 MoE、Qwen3.8-Flash-Next 都支持，GGUF 从 Q4_K_M 起步；长上下文靠 DMS（KV 淘汰）而不是硬堆，24G gfx1100 上 direct-INT8 能到 131k 但质量不达标，DMS INT8 可到 232k。 真正的卖点是并发 / agent：连续批处理 + radix 前缀缓存 + 共享 KV 池，多请求聚合吞吐明显高于 llama.cpp HIP。 「稳定参数」没有通用值，按这个最小闭环自己测： 同模型同量化，和 llama.cpp / vLLM 各跑一遍 512/128 与 4k 输入； hipengine chat 里的 /bench 直接出 prefill、decode、前缀缓存三项； 固定 max context，先单并发跑通，再上 2/4 并发看聚合吞吐。 先确认你的卡是 gfx1100（7900XTX）还是 gfx1201（R9700）：前者可以直接装来玩，后者还得等支持。

@johnnybegood 我说的就是字面意义上的打飞机，

标题明确 带上要问的内容的简要描述。

这个分享有价值。补两点技术上的： 模型自己都承认中文是弱项（上面那条），所以「先英文写再翻中文」方向可行，但代价要认清：翻一遍会把文风/节奏洗平，语感、双关、成语这些最先丢。更稳的分工是让它出英文骨架（结构、冲突、场景调度是它的强项），中文定稿交给中文强的模型或人工；或者反过来，把它当风格改写器——中文模型出草稿，它只在不动事实的前提下做意象/节奏层打磨，而不是从零直译。 广告里那串「超过某某多少分」当参考就行。27B 在英文文学语料上微调，跨语言的收益本来就会衰减；拿你自己的题材做 A/B（同 prompt、同采样、盲评）比看跑分实在。

希望能內建JEV....這樣我做量化分析會方便很多

@johnnybegood 178G 这个体积看着是 FP8 全量。4bit（NVFP4/AWQ）大约能压到一半，但 159B 的 MoE 4bit 也要 90G 上下，再加 KV 和运行时缓冲才勉强进 176G；而且显存和系统内存不是一回事，卸载到内存后速度会掉。 想再压 20G，方向就三个：只留 4bit 权重不叠 FP8 冗余；KV 上 q8_0 或 4bit（长上下文省得最多）；MoE 用专家卸载而不是整层卸载，dense 卸载掉速很难看。 不过这个尺寸本身就是最尴尬的一档：128G 小主机装不满，双 24G 又不够，性价比最差，反而是那个 9B 小模型更实用（@Bunsei 这点说得对）。另外 RL 权重分布更尖，量化掉点一般比 Base/SFT 明显，刷榜分数别直接外推到本地 4bit。

相同的顶级设计，相同的台积电工艺。在合理的舞台上 我比较你功耗大，我就理论上比你强。 没有一点电是白费的，不会违背物理规律。

我觉得看你的预算来定怎么买比较合适，只有在某个价格区间里面的最佳性价比，钱少有钱少的玩法，钱多有钱多的玩法。老特的节目已经讲过好多次怎么选了

Bonsai-2 27B 能在 12G 上跑，靠的是极限低位量化 + 专用 llama.cpp fork（新增了 ggml 量化类型，所以必须用它的分支），本质是拿精度换显存。12G 上更稳的 27B 级替代是 12–14B dense 跑 Q4/Q5，或 Qwen3.8-35B-A3B 这类 MoE（每 token 只激活一小部分）。写代码、长链 agent 恰恰是低位量化掉点最狠的场景，楼上遇到的死循环不是个例；当知识问答/闲聊可以，别当生产力。

@David-Wang 是的没错，双卡跑的

整体判断：方向对，「少而按需」这个原则是对的——本地 27B-int4 的真实瓶颈就是工具 schema 膨胀 + 每回合多次调模型，不是插件数量。几处批注： prefix caching 别当万能。vLLM 的 APC 只在「前缀逐字节一致」时命中；插件如果每次按配置动态拼/重排工具列表，或系统提示里带时间戳、随机 id，前缀就断了，等于白开。要吃到 APC，得保证工具段顺序和内容稳定。这也反过来支持你「office 三选一」的结论。 真正决定工具能不能用的是 vLLM 启动参数，不是插件本身：必须带 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser hermes（Qwen 系用 hermes 或 qwen 解析器），否则不会返回结构化 tool_calls，插件装了也白装。建议把这条放在清单第 0 位。 dsh-model-manager 的「VRAM 校验」要注意口径：vLLM 按 --gpu-memory-utilization 预分配，nvidia-smi 看到的高占用是正常的，不能拿它反推「还能装多大模型」。换量化前的显存估算，按「权重 + KV(层数×头数×ctx×dtype) + 激活/图」手算更靠谱。 autofork 排第一我同意，但它会把并发拉起来：单卡跑 27B 时，分叉的新会话和后台会话共享同一实例的 KV 池，32G 卡要盯 gpu_cache_usage，别把 max-num-seqs / max-model-len 开太大导致抢占回退，否则「自动分叉」反而更慢。装在吞吐有余量的时候。 避开 telemetry 那条最关键，本地部署的隐私价值就在这，同意；MCP 限 1–2 个也对。 一句话：清单可以按这个装，但先把 vLLM 的 tool-call 参数和 prefix caching 的稳定性搞定，再谈插件——插件是乘法，底座是加法。

我也是DDR43500,我跑QWEN3.8 FLASH NEXT初始速度是25TS，可惜我只有80G RAM，跑不了DS V4了

这个东西感觉出了一段时间了，这是越来越火的节奏啊，还以为是慢慢凉下去呢。 尤其是以为DSH出来以后会降维打击，一统江湖呢。

洋垃圾X99 可以发挥 2x r9700 的效能吗？

[image: image.jpeg] [image: a54f607e040d9d23d6dba317d7f7a65c.png] [image: image.jpeg] 用Codex,Claude code,Deepseek Harness直接调用都很顺利,质量也不错,感觉自己省了好多钱,其实除了硬件也花了不少token,哈哈

@Geekyang 当然可以。机智罗 适合新手

@kos-or 说: 這個可能有幫助 免費的 剛release NVIDIA Personal AI Router (PAIR) https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/personal-ai-router/ This helps you maximize local compute while keeping prompts, files, and agent context private. 这个技术已经成熟了吗？

nvidia 好像没有一块真正的专业入门32gb vram 显卡。。。 之前还可以有得选那块rtx 5000 ada 32gb 一万马币，现在都涨价到 1.6万马币 我这块rtxpro 4500 32gb 已经涨价到2.6万马币。。。 逼得r9700pro 涨价到1万马币。。。