我现在这个DGX SPARK 上装的 ComfyUI,然后第三方的 DGX SPARK MIMIMAXH3 ,AI说这个使用 了SOL Engine 技术,但是不是官方 SOL Engine 引擎,这是意思?
Kk Hh
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那位大神给解释一下MIMIMAXH3 的 SOL Engine -
单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用@soop-ladios 我就统计我实际使用的多个小时的平均速度,这样真实点,反正不到20tok/s。 我觉得这个版本挺好的一台DGX SPARK 能跑 质量不错,TOKEN 够长,这个速度我能忍了,基本上可用。
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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用

我是到了周五就开始TOKEN焦虑了 -
单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用@johnnybegood 大家的需求不一样,快对于我来说没有大TOKEN的准更重要。有些问题我必须要在本地模型处理,其他的都是走云。
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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用@Xiaote 最近 8 小时(9/8 00:39 → 08:39 UTC):
生成速度:19.02 tok/s(活跃期)
指标 数值
活跃期真实速度 19.02 tok/s(中位 18.4,区间 0~36)
墙钟均速(占空比 87%) 16.53 tok/s
8 小时产出 476,178 tokens(59.5k/h)
活跃时长 7.0 / 8.0 小时(87%)
接受率 66.7%
k=4 净收益 +17.1%
逐位接受率 0.84 → 0.71 → 0.62 → 0.54
观察
任务这 8 小时几乎没停(87% 占空比,之前 24 小时才 34%),模型基本满负荷在跑
19.0 tok/s 是 k=4 上线以来最长时段的最佳均值,k=4 收益也稳定爬到 +17.1%
对照之前 24 小时的 18.93——近期速度略有提升,说明内容长期处于“顺”状态,MTP 增益持续兑现
当前状态就是这套配置的稳态最佳:约 19 tok/s、每小时 6 万 token 产能。 基本上就是速度咱们也AI对一下AI 把。 -
单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用我顶一下我自己的帖子吧,这个架构在单台DGX SPARK 上很好用,速度现在又升级了一些,还能换模型镜像
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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用 -
单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用@Kk-Hh 单台多少钱买的?
31000 人民币 JD买的,我是买的技嘉1T的版本,就以现在实际使用的情况来看,这机器也跑不了什么特别大的模型,买个1T版本就够了。
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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用说实话一个小机能跑成这样,你还要什么自行车啊。再买一台DGX SPARK 做双TP的QWEN 3.8 FLASH NEXT 或者 DPV4 FLASH 我觉得有点不太值,或者再买三台DGX SPARK 做4TP的 GLM 5.3 FLASH 更不值,我宁可多买点云端服务的额度。
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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用@kk-hh 目前掛在我ai max395上切VRAM/RAM 64/64gb下用IQ4xs搭配dsh也非常舒服,@41k上下文深度下pp200多/tg 20-30token/s開192k上下文,目前已經利用goal然後入睡前讓它大型專案開發,隔天早上起來收割。是確定可以做出前沿模型那種質量。但速度響應上就不苛求了。目前pp可能還有提升的空間應該會更好。

我这个这个其实在300K TOKEN长度的时候 开MTP-3 其实生成速度也是 20-30token/s,TOKEN 最大长度在单台DGX SPARK可以设置成 1M 但是基于对这些FLASH 模型在云端使用的经验他们前500K还行,后500K 质量太差,所以我在本机就只开了500K的TOKEN长度。
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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用重要的不是别人说如何,是你自己感觉如何,你觉得好就行。
在我的工作环境下,实测这个版本的qwen 3.8 next flash 要好于我的qwen3.8 27b q8,就是速度对于dgx spark来说还是提不上来。所以呢着急我就用线上的glm 5.3 flash 和qwen 3.8 flash ,不着急的晚上挂机的,就让这个本地跑。https://commandcode.ai 这个站有个好处中外的模型都有了,特别复杂的就花钱用贵的模型。我这个本地机器就是平时做挂机基础执行环节的。
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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用再啰嗦一句云端服务ollama cloud 的MAX现在好像不让新用户买了,原则还是ollama cloud 最便宜,其次https://commandcode.ai 也能用就是贵点


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单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用
在我的配置下实际显存占用情况 -
单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用
我补一张图这个是300-400K 的时候TOKEN生成速度。 -
单台DGX 装qwen 3.8 next flash 500K token 长度,能用https://github.com/blazux/qwen3.8-Flash-DGX
就这个质量还行把,接近Q8,一部分放显存里 一部分放硬盘上.token 长度500K。
我修正了一些参数 YARN=1 CTX=500000 GPU_MEM=0.80 MTP=3 SEQS=2
速度见下图,
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27B 本地模型能做严肃逆向吗?Qwen3.8 硬刚最近很火的 Ox Alpha(牛来)匿名模型实测
如果人不参与的话只能做静态逆向,动态逆向这两个也都是傻子,如果一个问题每次只可能有30%的可能性复现,那么你就烧TOKEN 把,最后的结论AI 给的就是不可行。 -
有大神在本地部署 GLM 5.2 吗?我觉得还是用云端的挺好 ,GLM5.2的确很强 安全阈值又低 我最近用的也比较疯,OLLAMA CLOUD 应该基本上是最便宜的了。
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有大神在本地部署 GLM 5.2 吗?5× DGX Spark+NVFP4+MTP 1M TOEKN ,我猜可能能跑,20W人民币。2x DGX STATION Q8 1M TOKEN 我猜也能跑 20W 美金。 其他服务器版本估计都是天价了。
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有大神在本地部署 GLM 5.2 吗?GLM 5.2 是很强,想本地部署,但是成本太高了
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我最近对AI有点顿悟了,发现架构能力和判断能力是最重要的!嘿嘿,我也是科班出身的,我是计科的 ,20年+的工作经历。很早我们就自己干了,我一直是叛军架构师,现在AI的发展,我只能说大公司要难受了。架构能力和判断能力自己自定义吧,适合你的就是最好的,包括模型选型,这个没法交流。根据我的了解,很多事情从公司层面根本没法想到现在的发展是相当的迅速,从展示层一直穿到汇编层,慢慢看后面更精彩。我们还是有底线的,至少守法,但是没底线的也有很多大神,肯定会越来越热闹了。