@alex-wang-0 说:

那我需要真人，帮我解答一下

找他爹

不要联系我，除非你要给钱，我要的钱你给不起。所以就这样，公开讨论最好。

3张最好的利用方式 应该是 一张跑comfyui 两张跑大模型

还有一个Qwen3 72B dense 的模型 但是 已经是前两三代了
你可以试试

先纠正一下楼上：DeepSeek V4 Flash 那档（约 180B，Q4 约 170G）96GB 显存放不下，得大比例 offload 到内存，长文本场景会掉到个位数 tok/s，不推荐。

长文本纠错吃的是「上下文长度 + 稳定性」，不是参数规模。首选：

Qwen3.8-27B BF16（54.6GB）——三卡 tensor split 随便放，200K 上下文随便开，纠错质量好。论坛现成作业：TID:1350 David Chen 双 5090 BF16 140K 生产实测，decode 稳定 48 tok/s、99K context 无衰减，启动参数都贴了，你三卡把 --tensor-split 改成 0.34,0.33,0.33 就行。嫌大可以 Q8_K（约 29GB），单卡就能跑，剩下两张卡还能干别的。

想要更强的脑子：Qwen3.8-Flash-Next 320B-A18B Q4_K_XL 是 103.7GB，96GB 差一口气；Q2 量化能塞下，但纠错这种抠细节的任务 Q2 质量风险大，不建议。折中档 Qwen3.6-35B-A3B 类 MoE（Q4 约 20GB）更快，但纯纠错质量不如 27B dense。

部署要点：llama.cpp 或 sglang 都行；ctx 对齐实际需求别乱开（llama.cpp 启动即预分配 KV buffer）；KV 开 q8_0；--fa on。长文本批量纠错建议走 server + prompt cache，增量喂文档，别每次从零 prefill。