本地部署AI显卡RTX PRO 5000选72G是48G？各位大佬给我这小白一个合理建议。

[mark]

真是有钱, 48G和72G做选择. 这不得10个w 起啊.

我认为 不差钱 上72G, 一般情况 ,48G够用了.

[林增曜]

@kop-wang 豆包给了我这么一个 72G RTX PRO 5000 部署方案
权重：直接 FP16 / BF16 原生完整权重，不使用 FP8 量化权重
KV 缓存：BF16 KV（不要 Q8_KV），进一步保证上下文推理稳定；
优势：速度最快、Agent 逻辑最稳、幻觉最少，72G 显存完美承载；
不建议 FP8：白白牺牲精度 + 增加推理延迟，显存余量完全没必要压缩。是否对48G的有提升效果，还都差不多。

[kop wang]

@林增曜 精度上有提升，但很小。推理速度上有巨大降低。全量BF16模型我预估在实际生产中，decode速度不会超过15。这样的速度是不足以成为生产力的，尤其是企业生产力。

[林增曜]

@kop-wang claude 告诉我用法一（推荐）：跑 70B 级模型做高质量报告。

70B INT4 约占 42GB，剩 ~30GB 全部给 KV Cache，可开 128K+ 超长上下文。一整篇作业设计/可研文本 + 相关规范全塞进去做 RAG 生成，质量明显高于 32B，接近云端旗舰——这正是林业长报告编制最吃的能力。模型选 Qwen3-72B 类 / DeepSeek-R1-Distill-70B（开源可商用，适合涉密本地）。
用法二：一卡双线并行。

32B 文本模型（~20GB）+ 一个遥感影像语义分割视觉模型（如 SAM 类）同时常驻，文本智能体和图斑解译互不抢资源。这样不必再单独买一台 GIS-AI 工作站，省一台机器的钱。这种部署有问题吗？

[williamlouis]

pro 5000 72G 到货我跑跑吧。试试你们的意见。主要看看 GLM-5.2 。这是我想跑跑看的。gemma 是太拉 了。几次测试都不理想。

[kop wang]

@williamlouis 说:

主要看看 GLM-5.2

这是认真的吗……GLM5.2即便是2bit量化也要239GB，72GB的PRO 5000怎么跑……

[wml-ai]

@imbiplaza-asus 我特别喜欢这句“在您的 8 卡 H100 矩阵上”。

[老用户]

都看到72G的话，直接6000max-Q吧…我测过Qwen3.6-27B Q8 context 128k 能有接近80tps

[williamlouis]

@kop-wang 还没看。没出量化版。那就不用试试了。

[williamlouis]

最近比较忙 信息差过大哈。就能来论坛看看。落后马上就会挨打。诚不欺我。