如果说你是有128G的这个内存，你就搭配一张7900 XTX，或者搭配两张，或者两张V100，是吧，两张2080 Ti都可以。你跑这个什么大模型的速度，包括这个跑ComfyUI的速度都是可以接受的。当然了，V100可能稍差一点啊。这个如果是V100 32G，我们论坛也有帖子，就是有些LoRA不支持，其它的也还能将就。就是128G它是个非常甜点的配置。呃，128G的DDR3 1866的条子是1千出头，然后这个板U套装大概，你买到贵的就是X99-TF了，是吧，或者说是这个精粤的叫什么TI D3 Plus，是吧？你便宜的可能说五六百就搞定啊，贵的大概七八百、八九百。这就两千块钱，是吧？其它的一些东西随便搭配一下，它也花不了几个钱。它比显卡是便宜多了，那么这个方案就非常值得玩。

你跑这个什么千问Flash Next，它这个治理是比这个DeepSeek V4.1 Flash要差一点啊。但是你本地，你说大模型，一般我们有这个复杂的任务肯定是交给这个在线API来完成。那么本地大模型只有在在线API不能用、掉线的时候，或者说我们有抗审查需求的时候，比如说我们要创作剧本，害怕这个自己的创意泄露，那在这种情况下，千问3.8 Flash Next是绝对可以满足你创作需求的。就没有必要去强上DeepSeek V4.1 Flash，是吧？它现在毕竟是550B模型，还要外挂什么N-gram知识表，这尺寸还是非常惊人的。就再怎么量化，呃你256G的内存跑起来都不大好。

当然了，这位哥们他是DDR4的平台。你说DDR4能不能提升？啊，是能的。之前这个DeepSeek V4.1 Flash，包括这个V4刚出来的时候，我们论坛有朋友用这个1T的DDR4内存来跑。嗯，他那个好像是通道数也比较高，然后带宽也比较高，但是最后得出来的结论是不行，就他DDR4还是有瓶颈，你起码还是要上DDR5，上这个什么PCIe 5.0这个接口。哦，他当时跑的架构是FastLLM，我们国产的啊。就是总之tokens是非常的低。或者有人也用这个什么KTransformers，好像用这个架构跑过，都不大好。现在这个Strata进步之后呢，它有一个工程叫做Project Maya，是Strata的一个分支。啊，大家用它来跑这个什么MoE大模型效率是比较高的。我们论坛有朋友，他是内存是64G，比较低了啊，但是他是上的两张RTX Pro 6000，两张显存就是这个192G，加上内存刚好是256G。

他跑这个什么GLM 5.3 Flash，用这个Project Maya跑速度就非常的不错，然后IQ3S的这个权重，他的体验是比较好了。就大家可以来看看编号2882啊，Lunar Moon，农历月亮吗？这么爱国吗？绿色，绿色。用这个东西来测试，大家可以去看一下它的这个具体的效果。它decode的速度能够达到130左右，其实非常不错了啊。然后预填充啊各方面，包括长上下文的这个测试，这个也算不了长上下文了，这个也是中等长度的上下文。它这个GLM 5.3 Flash，它是300B左右的这个模型啊，它跟那个什么DeepSeek V4 Flash是一个档次的，就是它比这个什么DeepSeek V4 Flash要小很多，小一半。这个东西说只能做做这个参考了。就是我是建议啊，大家没有必要去强上256G内存。你看别人才用了64G，你就买好一点的卡，是吧？因为DDR3这个平台是比较尴尬的，我个人认为意义不大。

那么如果说你上到DDR5平台、PCIe 5.0，哦，那这个带宽又翻倍了，那它意义就完全不一样了。它这个MoE模型在这个专家加载和卸载的时候速度会翻倍，那么它基本上就没有什么瓶颈了。这个速度的提升我认为可能都不只是相比于DDR3、PCIe 3.0都不只是4倍的问题了，因为它这个木桶效应，一旦最低的短板解决，那可能要提升10倍以上，那效果可能就好得多了。

也就是说，如果说你有这个新的平台，你是DDR5平台的，你上个什么512G，然后搭配两张还不错的显卡，是吧？比如说你这个RTX Pro 4500 32G的，是吧？或者是AI Pro R9700，也是32G的，是吧？你搭配两张来跑这个DeepSeek V4.1 Flash，它的热门专家放到这个显卡中去，放到显存中去，然后冷门专家放到内存中去，这个就完全不会触碰到这个SSD了，就是两级缓存，它的效率是非常高的，应该可以非常轻松地跑起来，而且它的速度、并发量都不会差。可是你要知道，512G的这个DDR5内存，我操，这个价格你想一想，是吧？这不便宜啊，这金子一样的价格，真的没有必要。你就算在本地部署起了这个DeepSeek V4.1 Flash，你又如何呢？是吧？可能最后你的性价比还不如用这个什么4个DGX Spark，是吧，或者3个DGX Spark，你去跑这个DeepSeek V4.1 Flash的官方原版，说不定效果还更好一点，是吧？4个Spark还小巧玲珑，是吧？打用个什么3D打印搞个架子。哎，我们论坛不是有老哥说要发这个作业的吗？怎么到现在没发，跳票了？

就大内存跑大模型，我们版主给的这个建议我是比较认同的啊，就两个档次：第一，DDR3的128G就够。你只要是四通道的内存，是吧？你这个算力上没有什么木桶效应的短板，你跑这个Qwen 3.8 Flash Next，在我们论坛能跑出非常高的数据啊，就是你什么decode的速度超过100多tokens，那是轻轻松松的事。然后你长上下文，是吧，这个多会话都是没有问题的。要么你就咬咬牙，上这个512G的DDR5，那你能跑很多模型。或者说你256G的DDR5，我认为意义也是比较大的。那中间的，你这种中不溜的，你上个什么256G的DDR4或者512G的DDR4，我觉得体验不会好到哪去。当然了，手中有这样的资源，你可以去尝试一下。啊，反正呢，根据论坛已经跑出来的实测结果，我对这个是比较悲观的。

就我们之前在视频中我是多次讲过，呃，跑MoE模型，现在这个Strata架构它兴起之后，它其实有很多类似的这种架构，是吧？其它的一些，包括说我们可能说这一轮革命一开始好像还不是开源的那个叫什么Strix Halo，从那个架构开始的，然后慢慢也包括什么NInfer了这些新的架构，然后慢慢有后面的这些什么GUFO，然后Strata，是吧？也包括最近比较牛逼的这个Radiance。他们现在可能说在效率上面比早年用这个FastLLM要强不少，但是它突破不了物理瓶颈嘛。就三个瓶颈嘛：第一就是内存带宽的瓶颈；第二，PCIe，你是3.0、4.0还是5.0，PCIe带宽的瓶颈；第三就是你这个显存，你内部这个显卡的显存和带宽，是吧？这也是一个瓶颈。你这几个瓶颈决定了跑MoE模型时候的这个交互效率，然后你的显卡本身的算力还得在线，就基础算力得在线。

就说从这个经验角度来讲的话，我是建议大家直接上128G的DDR3就够了啊，就跑个千问Flash Next，这个模型智力是在线的啊，马上4.0家族出来，是吧？而且你还可以跑这个千问27B的嘛，是不是这个在本地是足够用了？没有必要去好高骛远。你想提高一点要求，想拔高，那你要付出的代价可能是10倍以上，完全不值得。你可能提高了15%的性能，是吧？结果付出了1,000%的这个代价，呃，完全不值得啊。