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  4. 你好NVFP4:strata-0.1.44.1,qwen3.8-flash-next,rtx pro 5000 48GB + 64GB RAM,decode 130t/s,prefill2600 t/s

你好NVFP4:strata-0.1.44.1,qwen3.8-flash-next,rtx pro 5000 48GB + 64GB RAM,decode 130t/s,prefill2600 t/s

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rtxpro5000strataqwen-flash
14 帖子 7 发布者 577 浏览
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  • Tony WangT Tony Wang

    先留爪, 准备稍后抄作业 🙂

    kop wangK
    kop wangK
    kop wang
    易有太极
    编写于 最后由 编辑
    #3

    @Tony-Wang 虽然数据上好像比IQ3_XXS掉了很多,但实际使用差距不大。

    可能跟反复thinking长度变短有关。
    最影响体验的就是Conversation cache变少了,导致能缓存的会话变少。

    如果老哥超过64GB ram,应该可以用到爽

    虚心交流,一起进步

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    0
    • Tony WangT
      Tony WangT
      Tony Wang
      易有太极
      编写于 最后由 Tony Wang 编辑
      #4

      我是 128G 😉 , 不过看prefill 2000多好像不太高.

      kop wangK 2 条回复 最后回复
      0
      • Tony WangT Tony Wang

        我是 128G 😉 , 不过看prefill 2000多好像不太高.

        kop wangK
        kop wangK
        kop wang
        易有太极
        编写于 最后由 编辑
        #5

        @Tony-Wang 那就没有这个烦恼了,Conversation cache可以拉满。

        虚心交流,一起进步

        1 条回复 最后回复
        0
        • 张光璞张
          张光璞张
          张光璞
          贵族大夫 硕果累累
          编写于 最后由 编辑
          #6

          pro5000 真的强。 曾经有一块3万8 的pro5000 摆在我的面前,我没有下单。

          后来涨到了5万8 ,最后买了2x 9700 2x7900

          A 1 条回复 最后回复
          1
          • Tony WangT Tony Wang

            我是 128G 😉 , 不过看prefill 2000多好像不太高.

            kop wangK
            kop wangK
            kop wang
            易有太极
            编写于 最后由 编辑
            #7

            @Tony-Wang 说:

            不过看prefill 2000多好像不太高.

            这个还好,我本人用的是claude code驱动,冷启动直接50k token的prefill,总体来讲也能接受。

            而且这个2600是strata的 bench.bat跑出来的,实际中要高些。

            虚心交流,一起进步

            1 条回复 最后回复
            0
            • Tony WangT
              Tony WangT
              Tony Wang
              易有太极
              编写于 最后由 编辑
              #8

              @张光璞 我是在3.8万时候入手的, 还得感谢 @terry 的推荐.

              张光璞张 terryT 2 条回复 最后回复
              0
              • Tony WangT Tony Wang

                @张光璞 我是在3.8万时候入手的, 还得感谢 @terry 的推荐.

                张光璞张
                张光璞张
                张光璞
                贵族大夫 硕果累累
                编写于 最后由 编辑
                #9

                @Tony-Wang 说:

                @张光璞 我是在3.8万时候入手的, 还得感谢 @terry 的推荐.

                老特配享太庙

                1 条回复 最后回复
                1
                • 张光璞张 张光璞

                  pro5000 真的强。 曾经有一块3万8 的pro5000 摆在我的面前,我没有下单。

                  后来涨到了5万8 ,最后买了2x 9700 2x7900

                  A
                  A
                  applejuice
                  王侯将相
                  编写于 最后由 编辑
                  #10

                  @张光璞 其实也不一定不好
                  2x9700 跟 2x 7900 能做的应该比单张5000 pro 多

                  只是功耗 维护是个问题

                  张光璞张 1 条回复 最后回复
                  0
                  • A applejuice

                    @张光璞 其实也不一定不好
                    2x9700 跟 2x 7900 能做的应该比单张5000 pro 多

                    只是功耗 维护是个问题

                    张光璞张
                    张光璞张
                    张光璞
                    贵族大夫 硕果累累
                    编写于 最后由 编辑
                    #11

                    @applejuice 说:

                    @张光璞 其实也不一定不好
                    2x9700 跟 2x 7900 能做的应该比单张5000 pro 多

                    只是功耗 维护是个问题

                    N卡的生态还是好太多了。只是多卡玩法比较多样而已.

                    1 条回复 最后回复
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                    • Tony WangT Tony Wang

                      @张光璞 我是在3.8万时候入手的, 还得感谢 @terry 的推荐.

                      terryT
                      terryT
                      terry
                      易有太极
                      编写于 最后由 编辑
                      #12

                      @Tony-Wang
                      我哥你要感谢你的钱包够厚,我推荐人买RTX Pro6000, 也不是所有人都买了。我也知道这卡会涨,但买不起😂

                      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                      1 条回复 最后回复
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                      • imbiplaza ASUSI
                        imbiplaza ASUSI
                        imbiplaza ASUS
                        谪仙人
                        编写于 最后由 imbiplaza ASUS 编辑
                        #13

                        资讯跑得很快。。。。。。。。。我还是需要一点呼吸空间

                        1 条回复 最后回复
                        1
                        • 游志浩游
                          游志浩游
                          游志浩
                          编写于 最后由 编辑
                          #14

                          向优秀老哥学习选配了rtx pro 5000 48GB + 64GB RAM,目前用llama.cpp 跑qwen3.8 27b Q8 KV 256k 个人用单并发,但是感觉任务一长速度上不去大概decode 30T左右,prefill也是2000多。老哥decode 130t/s,prefill2600 t/s,这个速度非常不错了感觉,不知道flash模型使用质量体感比27b怎么样?

                          1 条回复 最后回复
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