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抡锤者

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3090还是3090 *2+NVLink

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
22 帖子 8 发布者 424 浏览
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  • terryT terry

    我不用Deepseek V4 Pro,我都是用的Flash,跑Agent不需要那么大参数,280b都超标了,事实上Qwen3.6 27b可以完成绝大多数工作。它的问题是本地模型的工具链没有云端丰富。但是可以用V4 Flash作为fallback参数,本地不行就调用它。它执行完毕之后形成skills,本地模型再跑就可以了。你换成Qwen3.6 27b+Deepseek V4 Flash不会有多大差距。Hermes不太吃模型自身能力,它的harness做的不错。

    关于显卡,一张卡和两张卡+NVLink差距当然大,两张TP算力和显存都翻倍,减去框架开销也有1.8倍左右。3090单卡就够了,你多研究下Turboquant mtp dflash等技术,就一个turboquant搞定就够你玩了。

    现在不建议味了跑AI买5090,太贵了,你可以买个RTX Pro 4500 32G就够你用, 5000 48G, 6000 96G都是很好的选择。性能都够了,不会有啥便秘的感觉。5090烧接口,功耗太高这是基本无解的。它的溢价来自于游戏能力。

    S 离线
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    starryskyknight
    编写于 最后由 编辑
    #4

    @terry 海外我的用途 最推荐的是哪张卡啊? 我看您比较推荐nvidia的生态

    terryT 1 条回复 最后回复
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    • 刘海彬刘 离线
      刘海彬刘 离线
      刘海彬
      编写于 最后由 编辑
      #5

      我目前使用rtx3090 跑qwen3.6 27B Q4量化,给hermes用基本可以的,就是有时候偶发工具调用死循环,我已经在hermes的人设内容限制很死了,概率降低了很多,但是偶尔还是会,我感觉是模型问题了。

      terryT 1 条回复 最后回复
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      • 刘海彬刘 刘海彬

        我目前使用rtx3090 跑qwen3.6 27B Q4量化,给hermes用基本可以的,就是有时候偶发工具调用死循环,我已经在hermes的人设内容限制很死了,概率降低了很多,但是偶尔还是会,我感觉是模型问题了。

        terryT 在线
        terryT 在线
        terry
        编写于 最后由 编辑
        #6

        @刘海彬 可能吧,我暂时没遇到,你是不是用了q4ks? Kv怎么量化的?

        刘海彬刘 1 条回复 最后回复
        0
        • S starryskyknight

          @terry 海外我的用途 最推荐的是哪张卡啊? 我看您比较推荐nvidia的生态

          terryT 在线
          terryT 在线
          terry
          编写于 最后由 编辑
          #7

          @starryskyknight 你预算都不说,a100最好

          S 1 条回复 最后回复
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          • terryT terry

            @starryskyknight 你预算都不说,a100最好

            S 离线
            S 离线
            starryskyknight
            编写于 最后由 编辑
            #8

            terry 抱歉 预算大概一万七一万八人民币内

            terryT 1 条回复 最后回复
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            • terryT terry

              @刘海彬 可能吧,我暂时没遇到,你是不是用了q4ks? Kv怎么量化的?

              刘海彬刘 离线
              刘海彬刘 离线
              刘海彬
              编写于 最后由 编辑
              #9

              @terry 哥,我的启动参数如下:
              /root/llama.cpp/build/bin/llama-server -m /data/models/gguf/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf --mmproj /data/models/gguf/Qwen3.6-27B-mmproj-F16.gguf --mmproj-offload --alias qwen36-27B-Q4 --jinja -ngl 999 -c 128000 -fa on --cache-ram 16384 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 -np 1 --sampling-seq k --top-k 1 --host 0.0.0.0 --port 11434 --reasoning on --reasoning-format deepseek --reasoning-budget 512

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              • terryT 在线
                terryT 在线
                terry
                编写于 最后由 编辑
                #10

                Q4_K_XL.gguf 这个模型比较大,不太好,不是越大越好的,你换成Q4KM,因为做的人多,兼容性更好。推理关掉, --reasoning-budget 512 改为0,跑Agent它推理极大影响效率,智力提升微乎其微,kv改为80k,可以尝试Truboquant版本。

                刘海彬刘 1 条回复 最后回复
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                • terryT terry

                  Q4_K_XL.gguf 这个模型比较大,不太好,不是越大越好的,你换成Q4KM,因为做的人多,兼容性更好。推理关掉, --reasoning-budget 512 改为0,跑Agent它推理极大影响效率,智力提升微乎其微,kv改为80k,可以尝试Truboquant版本。

                  刘海彬刘 离线
                  刘海彬刘 离线
                  刘海彬
                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @terry 好的,谢谢。我试一下

                  1 条回复 最后回复
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                  • S starryskyknight

                    terry 抱歉 预算大概一万七一万八人民币内

                    terryT 在线
                    terryT 在线
                    terry
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    @starryskyknight 你买4080S 32G,或加几千买RTX Pro4500 32G。如果想便宜3090 24G。

                    S 1 条回复 最后回复
                    0
                    • terryT terry

                      @starryskyknight 你买4080S 32G,或加几千买RTX Pro4500 32G。如果想便宜3090 24G。

                      S 离线
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                      starryskyknight
                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      @terry 感谢提供意见,在海外买不到4080S 32G 我找另外两张 再次感谢

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                      • 鍾子揚鍾 离线
                        鍾子揚鍾 离线
                        鍾子揚
                        编写于 最后由 鍾子揚 编辑
                        #14

                        https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sw5fb7/qwen36_35b_a3b_heretic_kld_00015_incredible_model/

                        這個技術可以把整個qwen 3.6 35bA3B Q8量化+256k上下文塞進去24g vram~有點想跑看看

                        terryT 1 条回复 最后回复
                        0
                        • 鍾子揚鍾 鍾子揚

                          https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sw5fb7/qwen36_35b_a3b_heretic_kld_00015_incredible_model/

                          這個技術可以把整個qwen 3.6 35bA3B Q8量化+256k上下文塞進去24g vram~有點想跑看看

                          terryT 在线
                          terryT 在线
                          terry
                          编写于 最后由 编辑
                          #15

                          @鍾子揚 不建议折腾35b,它不如27b强,甚至差距明显

                          1 条回复 最后回复
                          1
                          • 暧 离线
                            暧 离线
                            暧昧光影
                            编写于 最后由 编辑
                            #16

                            看到up推荐3090,担心背面显存温度过高,加了点入了3090ti,up觉得怎么样@terry

                            terryT 1 条回复 最后回复
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                            • 暧 暧昧光影

                              看到up推荐3090,担心背面显存温度过高,加了点入了3090ti,up觉得怎么样@terry

                              terryT 在线
                              terryT 在线
                              terry
                              编写于 最后由 编辑
                              #17

                              @暧昧光影 挺好的,做好散热都没啥问题。

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • terryT terry

                                我不用Deepseek V4 Pro,我都是用的Flash,跑Agent不需要那么大参数,280b都超标了,事实上Qwen3.6 27b可以完成绝大多数工作。它的问题是本地模型的工具链没有云端丰富。但是可以用V4 Flash作为fallback参数,本地不行就调用它。它执行完毕之后形成skills,本地模型再跑就可以了。你换成Qwen3.6 27b+Deepseek V4 Flash不会有多大差距。Hermes不太吃模型自身能力,它的harness做的不错。

                                关于显卡,一张卡和两张卡+NVLink差距当然大,两张TP算力和显存都翻倍,减去框架开销也有1.8倍左右。3090单卡就够了,你多研究下Turboquant mtp dflash等技术,就一个turboquant搞定就够你玩了。

                                现在不建议味了跑AI买5090,太贵了,你可以买个RTX Pro 4500 32G就够你用, 5000 48G, 6000 96G都是很好的选择。性能都够了,不会有啥便秘的感觉。5090烧接口,功耗太高这是基本无解的。它的溢价来自于游戏能力。

                                Peace LoveP 离线
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                                Peace Love
                                编写于 最后由 编辑
                                #18

                                @terry
                                5090 的溢價 , 來自於將來能改 64G , 甚至 96G .
                                🙄

                                terryT 1 条回复 最后回复
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                                • Peace LoveP Peace Love

                                  @terry
                                  5090 的溢價 , 來自於將來能改 64G , 甚至 96G .
                                  🙄

                                  terryT 在线
                                  terryT 在线
                                  terry
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #19

                                  @Peace-Love 那何必呢,为什么不直接用Pro6000,性价比不是更高?

                                  Peace LoveP 1 条回复 最后回复
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                                  • M 离线
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                                    muskelon
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #20

                                    目前单3090 跑qwen 3.6 q4km 用了Truboquant 可以跑128k上下文 没什么问题

                                    1 条回复 最后回复
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                                    • terryT terry

                                      @Peace-Love 那何必呢,为什么不直接用Pro6000,性价比不是更高?

                                      Peace LoveP 离线
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                                      编写于 最后由 编辑
                                      #21

                                      @terry
                                      能買三張 5090.

                                      terryT 1 条回复 最后回复
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                                      • Peace LoveP Peace Love

                                        @terry
                                        能買三張 5090.

                                        terryT 在线
                                        terryT 在线
                                        terry
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #22

                                        @Peace-Love 好吧,以后还真能改,这是隐藏福利。

                                        1 条回复 最后回复
                                        0

                                        你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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