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抡锤者

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新手入坑 R9700 真的行嗎?

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  • rolex loR rolex lo

    那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說
    是否值得?差多嗎?

    CS6C 离线
    CS6C 离线
    CS6
    编写于 最后由 编辑
    #15

    @rolex-lo coding 你還是訂 codex 或是 claude code 吧! 沒比較貴,目前我 R9700 單卡 coding 體驗很糟

    rolex loR 1 条回复 最后回复
    1
    • CS6C CS6

      @rolex-lo coding 你還是訂 codex 或是 claude code 吧! 沒比較貴,目前我 R9700 單卡 coding 體驗很糟

      rolex loR 在线
      rolex loR 在线
      rolex lo
      编写于 最后由 编辑
      #16

      @CS6 工作上要求是 邏輯思考工作流程及方式以及方法 從而尋找問題 當中要配合閱讀日誌 和 提供script 等等 所以上下文比較大需要。

      那請問你是用他來寫code嗎?

      CS6C 1 条回复 最后回复
      0
      • rolex loR rolex lo

        @CS6 工作上要求是 邏輯思考工作流程及方式以及方法 從而尋找問題 當中要配合閱讀日誌 和 提供script 等等 所以上下文比較大需要。

        那請問你是用他來寫code嗎?

        CS6C 离线
        CS6C 离线
        CS6
        编写于 最后由 CS6 编辑
        #17

        @rolex-lo
        我是 opencode 搭配 liteLLM 跑 gamma4 / Qwne 3.6 3.7
        主力是 codex max + claude code max 200 ,我的工作是移動端全棧開發+LLM devops
        我平常常會把大量的裝置端 log直接喂進去做分析,也會讓AI直接去做E2E測試
        還有配合 BDD 做 測試與開發

        rolex loR 1 条回复 最后回复
        1
        • CS6C CS6

          @rolex-lo
          我是 opencode 搭配 liteLLM 跑 gamma4 / Qwne 3.6 3.7
          主力是 codex max + claude code max 200 ,我的工作是移動端全棧開發+LLM devops
          我平常常會把大量的裝置端 log直接喂進去做分析,也會讓AI直接去做E2E測試
          還有配合 BDD 做 測試與開發

          rolex loR 在线
          rolex loR 在线
          rolex lo
          编写于 最后由 rolex lo 编辑
          #18

          @CS6 果然是大神🙏 那r9700對你來說真的雞肋,你cotext 開到多少>?

          1 条回复 最后回复
          0
          • kos orK 离线
            kos orK 离线
            kos or
            编写于 最后由 编辑
            #19

            Pro 4500 32GB (麗台 NT$130K) 就是VRAM加大版的 RTX5070Ti 16GB (NT$35K) 規格一模一樣 除了 32GB at 896 GB/s, 可以捏一下大腿 去PTT HardwareSale 版面 有機會 130K 徵到一張, 我昨天有看到有人出了一張白色海外進口版的5090 大約 $12X K 出手; 海外版一般只有3年保固 而且可能要送到歐美保修(??)

            1 条回复 最后回复
            1
            • 5 566656661

              剛找到一個Vulkan的數據

              $: llama-bench-vulkan   -m 'Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf' 
              WARNING: radv is not a conformant Vulkan implementation, testing use only.
              ggml_vulkan: Found 1 Vulkan devices:
              ggml_vulkan: 0 = AMD Radeon AI PRO R9700 (RADV GFX1201) (radv) | uma: 0 | fp16: 1 | bf16: 1 | warp size: 64 | shared memory: 65536 | int dot: 1 | matrix cores: KHR_coopmat
              | model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
              | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
              | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           pp512 |       1050.13 ± 0.54 |
              | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           tg128 |         31.26 ± 0.01 |
              
              build: 97895129e (8863)
              

              運行參數

              llama-server-vulkan   -m '/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf'   --mmproj '/mmproj-BF16(3).gguf'  -np 1 -ngl 99   --temp 0.6   --top-p 0.95   --top-k 20   --min-p 0.00 --presence_penalty 0.00 --jinja  --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking": true}' -ub 2048 -fa 1 --spec-type ngram-mod --spec-ngram-size-n 24 --draft-min 12 --draft-max 48 --host 0.0.0.0   --port 8180
              
              --- Prompt Processing (PPS) Statistics ---
              Mean:       549.60 t/s
              Median:     519.19 t/s
              P95:        936.60 t/s
              StdDev:     240.80 (Stability)
              Range:    64.18 - 1015.91 t/s
              
              --- Token Generation (Tok/s) Statistics ---
              Mean:        28.80 t/s
              Median:      28.20 t/s
              P95:         45.34 t/s
              StdDev:       6.78 (Stability)
              Range:    16.49 - 53.63   t/s
              
              Total Tokens Generated: 87840
              $:~/Documents/llama_perf$ python3 parse_performance_stats_full.py
              
              == Prompt Processing (PPS) Analysis ==
              Effective Avg:     549.60 t/s (Token-Weighted)
              Median (P50):      519.19 t/s
              Tail (P99):        958.31 t/s
              Stability(CV):       43.8% (JITTERY)
              Skewness:            0.04 (Symmetric)
              
              == Token Generation (Tok/s) Analysis ==
              Effective Avg:    1697.20 t/s (Token-Weighted)
              Median (P50):       28.20 t/s
              Tail (P99):         51.39 t/s
              Stability(CV):       23.5% (JITTERY)
              Skewness:            1.40 (Burst Heavy)
              

              看上去至少比vLLM好, 不過真的就只有一點

              rolex loR 在线
              rolex loR 在线
              rolex lo
              编写于 最后由 编辑
              #20

              @566656661 看了又看 那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說差多嗎?除了價錢外...

              5 1 条回复 最后回复
              0
              • rolex loR rolex lo

                @566656661 看了又看 那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說差多嗎?除了價錢外...

                5 在线
                5 在线
                566656661
                编写于 最后由 566656661 编辑
                #21

                @rolex-lo

                我現在就是用RTX Pro 4500, 也許晚上我發個文?

                rolex loR CS6C 2 条回复 最后回复
                1
                • 5 566656661

                  @rolex-lo

                  我現在就是用RTX Pro 4500, 也許晚上我發個文?

                  rolex loR 在线
                  rolex loR 在线
                  rolex lo
                  编写于 最后由 编辑
                  #22

                  @566656661 謝過大哥. 都想了解 一倍價錢, 會否比r9700好一半,,,😵

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • 5 566656661

                    @rolex-lo

                    我現在就是用RTX Pro 4500, 也許晚上我發個文?

                    CS6C 离线
                    CS6C 离线
                    CS6
                    编写于 最后由 编辑
                    #23

                    @566656661 我也很期待,也許我們可以來測同一個指標?

                    5 1 条回复 最后回复
                    0
                    • CS6C 离线
                      CS6C 离线
                      CS6
                      编写于 最后由 CS6 编辑
                      #24

                      @rolex-lo 你的 底座PCI 5.0 是 x16還是 x8 ?
                      R9700 跟高階 N卡電源接頭不同喔!

                      rolex loR 1 条回复 最后回复
                      0
                      • CS6C CS6

                        @566656661 我也很期待,也許我們可以來測同一個指標?

                        5 在线
                        5 在线
                        566656661
                        编写于 最后由 编辑
                        #25

                        @CS6

                        https://lcz.me/topic/431/对-m5-max-跑本地大模型有点失望/28

                        我在這裏簡單用llama benchy測試了一下, 可以參考看看

                        5000 Pro, 6000 Pro那些應該只會更快不會更慢

                        1 条回复 最后回复
                        1
                        • CS6C CS6

                          @rolex-lo 你的 底座PCI 5.0 是 x16還是 x8 ?
                          R9700 跟高階 N卡電源接頭不同喔!

                          rolex loR 在线
                          rolex loR 在线
                          rolex lo
                          编写于 最后由 rolex lo 编辑
                          #26

                          @CS6 我的版本是GTI 15 285h 是 Pci 5.0 x8
                          底座有兩個 8pin , 兩條電線, 可以轉8+6

                          https://www.notebookcheck-cn.com/Beelink-eGPU-OCuLink.882436.0.html

                          1 条回复 最后回复
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