抡锤者

@Jake-Kwoh 你做的视频分辨率是多少？DeepSeek 和Qwen 会有多少人用，并发希望做到多少tps？Minimax H3 和 LLM 的权重需要一起载入显存么？

@张光璞 pro5000在 deepseek 和 minimax 开源之后都涨了近2w

@kop-wang 是的， 不过现在spark还没怎么涨价，相对划算

今天做同一个任务，分别用两套硬件跑了一下：

任务内容：MiniMax H3 的视频生视频工作流（ ComfyUI）。相同同参——960×544 pass1 → 3D latent 2.0× + refine → 1920×1088，LoRA 0.3，12 steps。实测显存占用大约 ~67–69GB

硬件	结果
RTX PRO 6000（SM120，96GB）	90帧 ≈ 10.4 min；124帧 ≈ 17.9 min；158帧 ≈ 27.0 min
DGX Spark ×1（GB10，128GB 统一内存）	同工作流大约 3.2×–3.5× 更慢：90帧 ≈ 36.3 min；124帧 ≈ 61.1 min；158帧 ≈ 86 min

换算成吞吐：单台 Spark ≈ 一张 PRO 6000 的 29%–32%。差距挺明显的。

价格粗比（估算价格）

硬件	计价	容量	相对本帖吞吐
DGX Spark	3.4 万 / 台	128GB 统一	≈ PRO 的 30% / 台
RTX PRO 6000 max-q	15 万 / 整机	96GB GDDR7	100% 基线

粗算（只谈「能跑这条图」）：

• 1× PRO = 15 万 → 单条最快
• 1× Spark = 3.4 万 → 约 30% 速度；单价是 PRO 的 22.7%（3.4/15），比吞吐比例还便宜一点
• 4× Spark = 13.6 万 → 比一张 PRO 还少花 1.4 万，整批并行粗算约 1.2× 一张 PRO 串行产能

所以成本上：四台 Spark 打包 略便宜于 一张 PRO，换的是并行海选产能。单条要快回看， PRO 6000 仍然值。

用下来总体感受：

1. 单条速度：PRO 明显更快。 不是理论峰值，是总体任务墙钟。同样输入同样图，Spark 慢一倍以上很常见，今天对齐后更接近 慢到约 3.3 倍。
2. 四台 Spark 并行 约等于 一张 PRO 6000。 粗算 4 × 30% ≈ 1.2，整批产能才勉强略超一张 PRO 串行
3. Spark 的价值更像产能形态 + 大内存，不是单卡秒速。 多候选海选、能等 30–90 分钟/条、要统一内存容量时，四机并跑有用；改一版就要立刻回看，还是 PRO 更合适。
4. 功耗/温度也摸了一下。 负载时 Spark 单机大约 80–95 W，SoC 常到 90–95°C（看 SoC，不只看 GPU；本机温度墙约 104.8°C）。PRO 出片直接 顶满 300 W，GPU ~80°C。我们这边两两 3D 打印堆叠，前猫头鹰进气、后创客星系 Pro 120 排气：双负载堆叠能稳住 ~92°C。
5. 在 480p 工作流下， Spark 大概在 PRO 的 33%–46%。分辨率上去以后，差距被放大了。

有没有跑过 H3 / 同类视频工作流的 PRO 6000 vs Spark 对比？欢迎点评、讨论。

@terry x上 dgx spark 的开源氛围还是蛮好的，有好几个博主在做调优，通常一周内会出一个非常可用的版本。我用的是这个仓库的配方： https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4-Flash-DSpark-2x-DGX-Spark

@applejuice 没那么久的，我双机跑 deepseek v4 falsh 原版，首 token 在 2-8秒，单流50-80tps，6并发可以150-200tps

@benton-yi
梁总的录音了说，即使DS这个api定价，一张卡的回本周期也就10个月。现在除了AI，还有哪个行业可以在万亿规模中做到10个月回本的？我认为即使有泡沫，也不是很大，更多是市场并没有反应过来科技公司的夸张需求可能真的是真实的