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抡锤者

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618梭哈一把硬件配置,探索一下。

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  • Tony WangT Tony Wang

    @williamlouis

    我看京东丽台的 72G 都 59999了 😠

    williamlouisW 离线
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    williamlouis
    超级版主
    编写于 最后由 williamlouis 编辑
    #24

    @Tony-Wang 操原地赚钱了。有要的吗?c44a1531-3bd5-4714-83f0-c8a3798afc6a-image.jpeg
    官方公版的我也下了一块。

    个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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    • Tony WangT 离线
      Tony WangT 离线
      Tony Wang
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #25

      你土豪啊

      豆浆喝一碗 倒一碗
      显卡用一块 闲一块
      😉

      1 条回复 最后回复
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      • williamlouisW 离线
        williamlouisW 离线
        williamlouis
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        编写于 最后由 编辑
        #26

        正常会退一块回去。准备用公版的就行了。客户说他无惧噪音。现在我想可能选 丽台的面大。

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        • williamlouisW williamlouis

          48G 绝对是 民用标兵了。 想搞点什么都够用了。而且 模型 优化工具都在更新。尤其显存上下文压缩技术。未来的显存需求只能越来越小。我是老想法。没有实操项目不需要搞那么高的显存。完全浪费。24G入门 32G优秀 48G放飞级别了。

          kos orK 离线
          kos orK 离线
          kos or
          劳动模范 德高望重
          编写于 最后由 编辑
          #27

          @williamlouis 说:

          未来的显存需求只能越来越小

          對呀
          但玩法可能越來越多樣 , 未來一個GPU VRAM一次裝3~5模型 不知道會怎樣

          williamlouisW 1 条回复 最后回复
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          • kos orK kos or

            @williamlouis 说:

            未来的显存需求只能越来越小

            對呀
            但玩法可能越來越多樣 , 未來一個GPU VRAM一次裝3~5模型 不知道會怎樣

            williamlouisW 离线
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            williamlouis
            超级版主
            编写于 最后由 编辑
            #28

            @kos-or 有什么实际用途没?折腾没有任何经济价值。一起跑3-5 模型能做什么这个很重要。

            个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

            kos orK 1 条回复 最后回复
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            • Tony WangT 离线
              Tony WangT 离线
              Tony Wang
              超级版主
              编写于 最后由 编辑
              #29

              一个LLM 做大脑
              一个ComfyUI 跑几个diffusion相关的模型
              一套IOT模型 (whisper+TTS)
              一套RAG模型( embedding + rerank)
              ......

              我最大可能的应用场景是:
              1, 27b+256K上下文
              2, 一个生图的 ComfyUI (我不需要视频)
              3, RAG 相关
              4, IOT 相关
              主要用语音聊天, 控制IOT设备, 个人知识库, 以及AI-agent的一些自动化等.

              如果把这些都同时加载, 48G 不够, 72G 可能刚刚好...所以, 我在犹豫是不是要换...

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

                一个LLM 做大脑
                一个ComfyUI 跑几个diffusion相关的模型
                一套IOT模型 (whisper+TTS)
                一套RAG模型( embedding + rerank)
                ......

                我最大可能的应用场景是:
                1, 27b+256K上下文
                2, 一个生图的 ComfyUI (我不需要视频)
                3, RAG 相关
                4, IOT 相关
                主要用语音聊天, 控制IOT设备, 个人知识库, 以及AI-agent的一些自动化等.

                如果把这些都同时加载, 48G 不够, 72G 可能刚刚好...所以, 我在犹豫是不是要换...

                williamlouisW 离线
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                williamlouis
                超级版主
                编写于 最后由 williamlouis 编辑
                #30

                @Tony-Wang 大哥你这有点 喧宾夺主啦。我们可以去你的帖子里聊。还有你的卡过7天无理由了吧?但是 没开封的话 确实可以退。而且京东应该很乐意。
                但是这些天的升值你肯定是拿不到了。

                个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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                • williamlouisW williamlouis

                  @kos-or 有什么实际用途没?折腾没有任何经济价值。一起跑3-5 模型能做什么这个很重要。

                  kos orK 离线
                  kos orK 离线
                  kos or
                  劳动模范 德高望重
                  编写于 最后由 编辑
                  #31

                  @williamlouis

                  沒用途就不用花錢了 省一點

                  williamlouisW 1 条回复 最后回复
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                  • williamlouisW 离线
                    williamlouisW 离线
                    williamlouis
                    超级版主
                    编写于 最后由 编辑
                    #32

                    在线的 api 更适合折腾(硬件折腾实现不了。其他的都行)

                    个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

                    Tony WangT 1 条回复 最后回复
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                    • williamlouisW williamlouis

                      在线的 api 更适合折腾(硬件折腾实现不了。其他的都行)

                      Tony WangT 离线
                      Tony WangT 离线
                      Tony Wang
                      超级版主
                      编写于 最后由 编辑
                      #33

                      @williamlouis 😊

                      我只是想象一下, 我还没回国呢, 得到月底才能到北京. 到时候再折腾.

                      1 条回复 最后回复
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                      • kos orK kos or

                        @williamlouis

                        沒用途就不用花錢了 省一點

                        williamlouisW 离线
                        williamlouisW 离线
                        williamlouis
                        超级版主
                        编写于 最后由 编辑
                        #34

                        @kos-or 而且一个 6W的CPU DDR3 8G 集成显卡小主机就够了。

                        个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

                        kos orK 1 条回复 最后回复
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                        • Tony WangT Tony Wang

                          @williamlouis

                          我看京东丽台的 72G 都 59999了 😠

                          terryT 在线
                          terryT 在线
                          terry
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                          编写于 最后由 编辑
                          #35

                          @Tony-Wang 你上了72G会发现96G才够用,你需要明白你要那24G显存干嘛,如果是跑大模型,都是Qwen3.6 27b,反复折腾就是那玩意,显存足够且可多开,如果跑wan,你的卡哪怕1080P也够了,实际上wan就720P就好,多了意义不大,太慢,哪怕是RTX Pro 6000都慢。LTX有无限数字人工作流,48G也足够上1080P的。但是也很慢,我现在用的是720P的工作流,最高占用40G显存。你也要考虑本地开源模型的开发者,如果48G都不能跑,他们开发给谁用?大多数时候32G都够了。

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

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                          • williamlouisW williamlouis

                            @kos-or 而且一个 6W的CPU DDR3 8G 集成显卡小主机就够了。

                            kos orK 离线
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                            kos or
                            劳动模范 德高望重
                            编写于 最后由 编辑
                            #36

                            @williamlouis

                            我倒是希望用智慧眼鏡和Apple watch 就夠了 才便利 🙂

                            williamlouisW 1 条回复 最后回复
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                            • kos orK kos or

                              @williamlouis

                              我倒是希望用智慧眼鏡和Apple watch 就夠了 才便利 🙂

                              williamlouisW 离线
                              williamlouisW 离线
                              williamlouis
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                              编写于 最后由 编辑
                              #37

                              @kos-or 你这个想法在不远的未来就能实现。对于目前的发展趋势。我感觉2030年就行了。

                              个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

                              1 条回复 最后回复
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