到今年7月的时候就发现20美金的Claude和20美金的Codex都不够用了,开始想要不要玩一玩本地模型,当时还不知道Terry和这个论坛,就通过Chat-GTP和Google来回对比花了3000不到买了块V100的洋垃圾,想着如果跑通了未来可以升级.

没想到跑出了看起来似乎还不错的数字,这几天用下来感觉真的是能用了,加上Terry推荐的Harness,感觉Claude可以退掉了.

这是买回来卡和显卡坞时候拍的照片

我本人对技术和编程一无所知下面这些话和图都是Harness整理,AI味有点重,,大家凑合看看.

一、身份与规格：原厂 Tesla 信息完整

判断这张卡是原厂 Tesla 卡，依据就是这四项——它们同时出现在一张卡上，改卡很难伪造。

外接链路：雷电口协商到 PCIe Gen3 x4。坞内供电是 2× PCIe 8-pin，额定 300 W，另有一路 CPU 8-pin 未使用。

二、显存频率 1107 MHz，落在 V100S 规格上
用 PyTorch 测 14.21 GB 张量的读写：

1107 MHz 这个频率把这张卡归到了 V100S 规格，实测带宽也印证了这一点：984.5 GB/s 的纯读落在 1134 GB/s 理论值的 87%，是合理水平。另一个参照是 RTX 3090 的 936 GB/s，这张卡比它高。

三、250 W 是硬件上限，满载全程没有降频

峰值 284.4 W 超过 250 W 上限，这是 GPU 功耗采样的瞬时超调，持续时间极短。三项降频原因全程显示 Not Active，说明没有因为功耗撞墙而降频。平均功耗 207.8 W 低于上限 42 W，250 W 这个额度平时用不满。

四、软件配置：llama.cpp 10964 加 MTP 投机解码

每一组都真实重载模型，负载是同一份 7026 token 真实材料加同一提示词，seed 固定，避免单次抖动。

5.1 草稿长度 n-max=5，解码提升 11.2%

投机解码让草稿模型一次猜多个 token，n-max 是猜的长度。5 是甜点，8 开始回落——猜得越长，草稿本身出错概率越高，被主模型否决的浪费越多。

5.2 批大小 16384/4096，预填充提升 30.7%

预填充是算力受限，加大批处理让 GPU 吃得更饱，这一组的收益比解码那一组更大。

5.3 KV 缓存量化：无收益，未采纳

--cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 跑出解码 73.2（对照 74.0），预填充 803.4（对照 806.7）。两项都略低，未采纳。

六、一个必须写出来的错误：用通用提示词测出来的结论是反的

第一轮调参，我用「写一篇行业分析」这类通用提示词做基准，得出「n-max 越大越慢」的结论，差点把投机解码关掉。

换成真实抽取负载（要求输出 FACT | 主题 | 内容 的结构化格式）重测，结论直接反转。

原因在草稿接受率：

结构化抽取的输出格式高度可预测，草稿模型几乎每次都猜对；自由写作没有可预测的套路，草稿十次里错七次。同一张卡、同一个模型，差 2.2 倍。

这条经验比任何一组参数都值钱：判断本地模型够不够快，必须用自己真实的负载去测，通用 benchmark 在这里会给出完全错误的结论。

七、最终结果：解码 73.5 tok/s、预填充 857 tok/s

--ctx-size 65536 -b 16384 -ub 4096 -np 1
--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 5

九、我拿来做什么工作：

1. 投研报告的资料抽取——几万字行业材料进去，输出结构化的数字登记表与事实表

2. 会议纪要提炼——录音转写稿进去，出主题、结论、行动项

3. 本地翻译——中英文材料互译

不跑 ComfyUI 生图，不做模型训练。负载以长文本读取和结构化输出为主，解码占七成、预填充占三成，正好是这张卡带宽优势能吃满的地方。

写在最后

先谢 Terry。DeepSeek Harness 这套东西是从你的 YouTube 频道看到的,还有很多需要向你和大家学习.

作为一个小白现在似乎已经跑通了本地模型部署了,下一步肯定是无尽的硬件,软件折腾,时隔快20年再一次在论坛发帖,好多青少年时期"玩电脑"的回忆又涌现出来,岁月如梭,祝大家开心.