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  4. 准备好迎接Qwen3.8-Flash-Next 125B A6B

准备好迎接Qwen3.8-Flash-Next 125B A6B

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qwen
24 帖子 12 发布者 710 浏览
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  • terryT terry

    @stxpnet 这两张卡连起来不是很正常吗?3090显卡坞,雷电4/5,Oculink都行,系统lInux,驱动Vulkan,很多框架可以直接认出两张卡,分层计算。

    况且他的帖子,根本没说协同工作,或许它就是分开跑的.....

    GitNo2G 离线
    GitNo2G 离线
    GitNo2
    编写于 最后由 编辑
    #15

    @terry 用的是oclulink连接,3090占用23.5g,其余的扔到395上

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    • stxpnetS stxpnet

      @GitNo2 395和3090是怎样连接的呢? 有点好奇。 不在同一个机器的两张显卡,有没有可能通过超高速光纤网络进行互联呢?

      GitNo2G 离线
      GitNo2G 离线
      GitNo2
      编写于 最后由 编辑
      #16

      @stxpnet 395不像dgx spark有200g,不过听说有人用oculink外接rdma网卡实现互联的

      1 条回复 最后回复
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      • stxpnetS stxpnet

        对啊,就看它优化得如何了。 我一直的设想是,这种MOE是文科生,回答问题速度快,多轮下来,直击一个问题的各个方面,然后最后进行一个大总结,速度快,角度全。应该和同等价值硬件能跑稠密模型有得一拼,然而事实却总是打脸。 我最后还是会选择稠密,宁愿久一点,都不要错一点。

        V 离线
        V 离线
        vosrock
        德高望重 劳动模范
        编写于 最后由 编辑
        #17

        @stxpnet 说:

        对啊,就看它优化得如何了。 我一直的设想是,这种MOE是文科生,回答问题速度快,多轮下来,直击一个问题的各个方面,然后最后进行一个大总结,速度快,角度全。应该和同等价值硬件能跑稠密模型有得一拼,然而事实却总是打脸。 我最后还是会选择稠密,宁愿久一点,都不要错一点。

        应该是激活参数的大小决定了能力上限了,A6B我倒是觉得小了点,不过等出来看看吧,之前尝试过QWEN3 CODER NEXT,80BA3B跑内存也能到1000PR30TS,这个速度实际上也可用了,这个125B估计又要Q4量化才玩得动了

        1 条回复 最后回复
        0
        • BunseiB 在线
          BunseiB 在线
          Bunsei
          德高望重
          编写于 最后由 编辑
          #18

          本来以为128G的模型,结果发现是一个快到200G的...只能等老哥们的实测效果了。

          A V 2 条回复 最后回复
          0
          • BunseiB Bunsei

            本来以为128G的模型,结果发现是一个快到200G的...只能等老哥们的实测效果了。

            A 离线
            A 离线
            applejuice
            技术大牛 劳动模范
            编写于 最后由 编辑
            #19

            @Bunsei max5 ultra 你值得拥有

            BunseiB 1 条回复 最后回复
            1
            • A applejuice

              @Bunsei max5 ultra 你值得拥有

              BunseiB 在线
              BunseiB 在线
              Bunsei
              德高望重
              编写于 最后由 编辑
              #20

              @applejuice 说:

              @Bunsei max5 ultra 你值得拥有

              我在等第一波测评出来。 如果效果好的话,我打算换个平台。不用AM5了...

              1 条回复 最后回复
              0
              • Arroyo CheungA 离线
                Arroyo CheungA 离线
                Arroyo Cheung
                编写于 最后由 编辑
                #21

                下载中
                d6ae9ca1-7b30-43c9-859a-7593299d14ee-image.jpeg

                1 条回复 最后回复
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                • BunseiB Bunsei

                  本来以为128G的模型,结果发现是一个快到200G的...只能等老哥们的实测效果了。

                  V 离线
                  V 离线
                  vosrock
                  德高望重 劳动模范
                  编写于 最后由 vosrock 编辑
                  #22

                  @Bunsei 说:

                  本来以为128G的模型,结果发现是一个快到200G的...只能等老哥们的实测效果了。

                  毕竟这么大的模型开放权重,我倒是觉得用不起不是别人的问题,是我的问题

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • David ChenD 离线
                    David ChenD 离线
                    David Chen
                    编写于 最后由 编辑
                    #23

                    我剛剛丟給AI了....她生成好 llama啟動指令,我明早起來驗收

                    1 条回复 最后回复
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                    • Francis ChengF 离线
                      Francis ChengF 离线
                      Francis Cheng
                      编写于 最后由 编辑
                      #24

                      https://huggingface.co/Baekpica/Qwen3.8-Flash-Next-Mixed-Quant-GGUF
                      這裡有大神在測試Gdx Spark,打算拿板凳等他。

                      1 条回复 最后回复
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