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禁止讨论法律，政治类等话题，禁止发布违反中国法律话题的公告！ -
禁止讨论翻墙相关话题的通告 -
抡锤者社区正式上线经过一天的调试，抡锤者社区正式上线。目前支持通过个人邮箱注册，也可以通过谷歌以及Github注册登陆。欢迎大家对发帖，图片上传等基础功能进行测试，如果有问题，请发帖提出或者在这里回复。祝大家有个愉快的体验！
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LTX2.3工作流分享，刘悦大神出品如题，作者：B站 刘悦的技术博客，据大神自己说用到了KJ Nodes，肥猴大佬的部分技术，肥猴在B站也有账号。方便国外没有夸克网盘的朋友们下载，没有模型文件，自己想办法搞定！
work.zip -
东方算芯发布DF1000存算一体芯片，14nm制程超越7nm新能东方算芯的DF1000最近引起了广泛的讨论，这个清华大学魏少军团队研发的产品在发布之后，以独特的可重构计算，近存计算，混合键合等创新概念，给人们展示了一条新的AI芯片赛道。DF1000的架构属于 动态可重构架构（CGRA，Coarse-Grained Reconfigurable Architecture），这也就是魏少军教授团队在清华深耕了20年的核心技术，它不同于传统的指令集，比如ARM/X86/RISC-V，比如传统的GPU内部是固定的ALU（算术逻辑单元）阵列，通过固定的硬件流水线 and 复杂的指令控制流来干活。而DF1000内部是一个由大量异构计算颗粒（如处理单元阵列）组成的拓扑网络。它能在运行时在微秒甚至纳秒级别改变电路的物理连接状态，适配软件算法。就相当于它可以通过自家的CAAP工具链实现FPGA的类似功能，在定制的颗粒度上比FPGA更粗，不过其性能是吊打传统FPGA，可以做到和先进CPU/GPU差不多的性能。
这个概念听起来很玄幻，但是从官方数据来看，它就是现实，它的FP32/BF16算力基本上比A100更强，落后于H100，也就是在7nm到4nm制程的英伟达芯片之间，而且它的内部带宽远高于英伟达的这两款芯片，卡间互联带宽则持平。它以14nm制程做到如此恐怖的算力，着实令人震惊。由于采用近存架构，就是把计算部分和存储部分通过3D键合技术焊在一起，它的带宽利用效率远超外部布线连接的传统存储架构，构成了它差异化路线的另一个重要优势。
这颗芯片从架构生态、芯片制造再到软件生态，都是完全国产，自主可控，它可以接入开源的Linux系统，支持当下的Pytorch等标准AI生态，也能运行其他的国产定制系统，实用价值，情绪价值都拉满了。它的可变架构意味着在AI算子层出不穷，模型创新迭代飞快的当下，大模型企业可以通过软件修改芯片底层逻辑，得到近似于通用GPU，或者ASIC定制芯片的硬件加速效能。对于前沿算法创新而言，它简直就是神器。
如果你听的云里雾里，怀疑它是PPT造芯，骗经费的项目。那么你又搞错了，它不是中美贸易战之后的产物，早在2006年就立项，魏少军也是公认的可重构计算芯片领军人物。这是长达20年的技术积累和产业打磨，才有了今天的高光时刻，也就是说，他是个行动派，不是嘴炮。耐得住性子，芯片发布之后，整套软件栈，以及配套的下游厂商的多卡集群方案就同时推出，直接上架开卖。如果是那些骗经费的二把刀，估计在10年前就开始搞雕吹嘘了，一路吸引眼球了。
东方算芯的新技术路线革命性，类似于一战中出现的坦克，会改变战场力量对比。但是坦克并不是一战的关键胜负手，它在索姆河战役中只是把局部战线推进了十几公里。德国人在惊慌之后很快稳住了阵脚，找到了应对方法。真正让坦克发挥战力的是二战时的苏德两军，德国的闪电战就是依赖坦克装甲车为核心的突击集群，库尔斯克会战更是钢铁洪流的最高级别碰撞。东方算芯的最大问题时它和龙芯一样，是官方科研机构的产物，国资孵化，不是说这个模式不好，它能解决产业早期的生存问题，但是缺点就是决策缓慢，产业脱节，缺乏爆发力。龙芯在技术上是不错的，也是完全自主的指令集架构，它的行业影响力，完全不如华为这样的科技大厂。就算政府给它十倍的资源，它也不可能发展出从手机到电脑，再到AI服务器集群这样的规模化产业生态。
中国的国资，科技大厂已经用钱投票，接洽入股。东方算芯的估值已经突破百亿人民币，完全不愁销路，上海附近的企业就能消化掉。但是它的工程问题其实很多，比如采用3D键合导致多个工艺环节累进误差，早期良率不到50%，产能爬坡不仅需要时间，还需要中芯国际、华虹半导体这样的大厂专门定制产线，但是很明显，中芯华虹的产能都不够用，保障华为在未来几年都会是主轴，因为它承担了太多产业使命，大到不得不特殊对待。国内的AI知名企业比如GLM，DeepSeek等都在把适配华为当做头等任务，这不是因为它们有政治任务，而是现实决定了只有华为才能在这几年关键的竞争期，稳定提供大规模集群算力。
而且东方算芯的架构优势，越早投入，对AI产业的影响越大，如果迟迟不能规模化迭代，有可能错过黄金发展机遇，面临伤仲永的悲据。东方算芯是上海国资的项目，如果直接打包卖给华为，基本上是不现实的，深圳和上海的芯片产业竞争非常激烈，宇量升就是个典型的妥协产物，双方都不太可能把主导权主动交出去。所以即便华为和中芯国际的合作非常稳定，深圳市政府还是在牵头搞独立的芯片产业群落，新凯来一大堆本地企业就是代表。深圳在建立本地芯片生产线的同时，还要攻克EUV，并不是完全指望上海微电子的，中芯国际的项目。
所以，东方算芯是有比较大的可能成为下一个龙芯的，它目前的沪产沪用口号看起来是有强力的市场保障，实则是地方保护主义的温室效应。从技术重要性的角度来说，它的上限远比龙芯重要，是能够破局的关键武器，而且它有众多专利护城河，但是上海本地企业的工程化能力，是远不如深圳的。你别看中芯国际很牛逼，它的很多技术迭代，梁孟松贡献很大，但华为也同样功不可没。深圳有比亚迪，华为，大疆这样世界顶级的硬件厂商，中国的手机产业链，也是深圳最强。能不能打破地方隔阂，把东方算芯掌握的关键技术打造成各地协同的生态，是它能否做大的关键指标。
毕竟，同样是在中国，总体上各地合作大于竞争，无非是主导权，政绩算谁的。魏少军的清华团队，在科研上毫无疑问是北京提供，但是上海主导了产业链，沪产沪用就是政绩宣誓。中芯国际+东方算芯+DeepSeek可以组成一个不错的长三角生态，能玩出点花样，或许值得一试。这样不用牵扯到深圳的华为，又能展开第二条技术突围路线。就是最终你的芯片如何，还是要放到国际竞争中来。在上海的小圈子里小打小闹，百卡集群供应给小企业，研究机构，就是温室成长路线，毫无前途。多花点钱，找个互联方案提供者，和DeepSeek协作下，直接冲击千卡，万卡集群，最终以大模型作为成品和OpenAI、Anthropic，谷歌等国际企业竞争，才是最好的检测手段。
这个生态竞赛其实很简单纯粹，就是没有必要比拼芯片制造，封装测试，底层算子，模型架构等等琐碎的技术细节，就是看谁的最终解决方案更好用，更有性价比。无论是在线API，还是本地部署交付方案，只要有一个能得到高分，它的价值就能得到体现。在国际一线竞争中接受最强对手的考验，用这样的外部压力和国际通行指标来考核，才能压榨东方算芯，魏少军团队的极限潜能，把这项技术创新打造成为国之重器。
退一万步讲，如果企业没什么进取心，可以专供小企业，小团队，本地AI的细分市场，早点拿出单卡双卡小主机，推到市场上，开源机构以及AI爱好者用起来，检验下你们的技术成色。DF1000发布以来，国际媒体报道很多，各种媒体节目讨论也很多。但是英伟达，AMD，英特尔等国际巨头基本上没什么表态，不是说这个技术不够新颖震撼，而是在这些巨头的眼中，东方算芯不过是高阶版本的龙芯，对自身业务的影响可以说无限趋近于零。越是在对手蔑视的时候，中国企业越应该协同努力，把我们掌握的先进技术工程化，产业化，最终用顶级产品打脸四方。华为的逻辑折叠，长鑫、东方算芯的3D键合，近存计算等概念争取了战略缓冲期，国产EUV项目等传统技术路线也在不断推进。
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求指导：谁快来把我打醒 -
Linux下显卡测试工具和脚本分享样本测试环境是Ubuntu24.04，显卡4090D 48G魔改卡，用到GPU-RUN，stress-ng等，工具大家不用关心，直接复制脚本给AI，比如DeepSeek或者Gemini，让它们改就行了。主要有简单的显卡压力测试，显存测试，，还有系统内存测试，这些对魔改卡，二手内存都挺有用的。当然，烤机还是建议大家使用3D Mark或者Fury Mark等专业工具。由于跑AI的服务器很多人只装了Linux，而且AI高负载运行本身的烈度就是烤机级别的，所以我个人认为搭配脚本，Nvidia-smi等工具也就差不多了。
下面这个是显存测试脚本，检查显存坏快，对非ECC显存的显卡而言很实用：
cat << 'EOF' > ~/ex/vram_heavy_test.py import torch import sys print(f"📦 正在启动英伟达大显存/魔改卡物理专项分块扫描...") if not torch.cuda.is_available(): print("❌ 没找到 GPU 驱动") sys.exit(1) device = torch.device("cuda:0") # 物理显存总量 total_mem = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory print(f"⚡ 物理检测到总显存: {total_mem / (1024**3):.2f} GB") # 留出 2GB 驱动余量，其余全部压榨 usable_mem = total_mem - 2 * 1024 * 1024 * 1024 # 分块测试：每块分配 8GB chunk_size_bytes = 8 * 1024 * 1024 * 1024 num_chunks = int(usable_mem // chunk_size_bytes) element_per_chunk = int(chunk_size_bytes // 4) # int32 占 4 字节 print(f"🔥 自动开启分块轰炸模式：共分 {num_chunks} 块，每块 {chunk_size_bytes / (1024**3):.1f} GB 滚动压榨...") try: holder = [] # 模式一：分块写入全 0 并校验物理放电 print("\n -> [步骤 1/4] 分块写入全 0000 模式并校验物理放电...") for i in range(num_chunks): chunk = torch.zeros(element_per_chunk, dtype=torch.int32, device=device) torch.cuda.synchronize() if not (chunk == 0).all().item(): raise ValueError(f"第 {i+1} 块显存放电校验失败！") holder.append(chunk) print(f" [OK] 成功霸占并校验 {len(holder) * 8} GB 显存全 0 写入。") # 释放并清理 del holder; torch.cuda.empty_cache(); holder = [] # 模式二：分块写入全 1 并校验物理充电 print("\n -> [步骤 2/4] 分块写入全 1111 模式并校验物理充电...") for i in range(num_chunks): chunk = torch.full((element_per_chunk,), -1, dtype=torch.int32, device=device) torch.cuda.synchronize() if not (chunk == -1).all().item(): raise ValueError(f"第 {i+1} 块显存充电校验失败！") holder.append(chunk) print(f" [OK] 成功霸占并校验 {len(holder) * 8} GB 显存全 1 写入。") # 释放并清理 del holder; torch.cuda.empty_cache(); holder = [] # 模式三 & 四：棋盘格交替位元高频冲刷与深度校验 print("\n -> [步骤 3/4] 发起物理交替位元高频冲刷 (0101 棋盘格)...") # 【核心修正】直接利用有符号整型溢出特性得到对应的 int32 标量 # 0x55555555 -> 1431655765 # 0xAAAAAAAA -> -1431655766 p1 = 1431655765 p2 = -1431655766 for i in range(num_chunks): chunk = torch.empty(element_per_chunk, dtype=torch.int32, device=device) # 使用原生 int32 标量通过 fill_ 填充，完美避开 Python 自带的边界拦截 chunk[0::2].fill_(p1) chunk[1::2].fill_(p2) holder.append(chunk) torch.cuda.synchronize() print(f" [OK] 成功写入并高频冲刷棋盘格位元模式。") print("\n -> [步骤 4/4] 正在进行全量显存深度读取校验...") for i, chunk in enumerate(holder): if not (chunk[0::2] == p1).all().item(): raise ValueError(f"第 {i+1} 块奇数位元干扰校验失败！") if not (chunk[1::2] == p2).all().item(): raise ValueError(f"第 {i+1} 块偶数位元干扰校验失败！") print(f"\n🎉【显存物理体检通过】这块 {total_mem / (1024**3):.1f}GB 的大显存卡通过 100% 逐位读写测试！") except Exception as e: print(f"\n❌【显存检测失败】: {e}") sys.exit(1) EOF # 再次启动！ python ~/ex/vram_heavy_test.pyGPU- RUN压力测试：
# 1. 强行激活虚拟环境（确保在 venv 状态下） source /mnt/nvidia/venv_4090/bin/activate # 2. 直接一行命令写出一个暴力硬件压力测试脚本 cat << 'EOF' > ~/ex/gpu_hardware_test.py import torch import time import sys print(f"📦 正在检测硬件设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}") print(f"⚡ 当前 CUDA 版本: {torch.version.cuda}") # 强行拉起一个 20000x20000 的恐怖巨型浮点矩阵（直接把显存和计算核心撑爆） device = torch.device("cuda:0") try: print("🚀 正在往显存里疯狂塞入大量物理数据...") x = torch.randn(20000, 20000, dtype=torch.bfloat16, device=device) y = torch.randn(20000, 20000, dtype=torch.bfloat16, device=device) print("🔥 矩阵已就绪，正式发起 1000 轮全血满载高频计算轰炸（请盯紧系统状态）...") start_time = time.time() for i in range(1, 1001): # 连续进行极其高频的矩阵乘法冲刷 z = torch.matmul(x, y) # 每 100 轮强制进行一次物理同步和显存冲刷（专门去踩你之前的 Xid 158 断层） if i % 100 == 0: torch.cuda.synchronize() print(f" -> [进度] 已顶过 {i}/1000 轮高频轰炸...") torch.cuda.synchronize() print(f"🎉【测试通过】显卡硬件抗住了全部物理轰炸！耗时: {time.time() - start_time:.2f} 秒！") except Exception as e: print(f"\n❌ 软件层捕获到异常: {e}") sys.exit(1) EOF # 3. 直接开轰！ python ~/ex/gpu_hardware_test.py系统内存检查：
sudo apt-get install -y stress-ng # 强行用 8 个线程，把 90% 的系统总内存全部塞满高频读写，测试 2 分钟 stress-ng --vm 8 --vm-bytes 90% --timeout 120s --metrics-brief -
SG-Lang + Qwen3.6 27B + 4090 48G驱动Hermes完美平替在线AI，Linux/MacOS比Windows更适合跑AI服务和Agent部署！今天本来是要测试下Qwen3.8，后来看下网络评价挺差的，用了下也就那样。我认为模型没啥问题，就是不该吹牛逼说自己仅次于Claude Fable5。好几天没发测试视频了，也说不过去，就让我的虚拟儿子小乐在服务器上部署Qwen3.6 27b，这次是要搞定SG-Lang，因为论坛大神们说BUG都搞完了，可以用了。我希望阿里不要光顾着搞旗舰模型圈钱，27b这个黄金模型是开源生态基石，你们不是做产品的料，别总想着一步登天，先把我们这些屌丝顾好，27b模型哪怕收钱授权，也是可以的。
这是我的虚拟儿子在MacOS上的稍微有点难度的任务首秀，之前无论是配置小的脚本还是开发程序，都算不上难事。SG-Lang是公认的参数和环境噩梦，就让小乐自己去慢慢折腾。他是花了好几个小时。需要注意的是，原因是因为他要求使用FP8模型遭我拒绝，申请重新编译内核又遭我拒绝，所以卡住了反复试错。后来我查了下，还是切换到了FP8原版模型了，因为其他模型都有这样那样的要求，我反正有4090 48G就不在乎了。
聊天记录我就不像以前发的那么详细了，做了这么久视频，大家还是要对我有基本的信任，不然我每次都要花时间证明我就是通过这么傻的命令来操作Hermes的。就是让它去尝试，失败了你也不用管它，坚持自己的要求，它自己会搞定的。需要说下，我的日常模型是DeepSeek V4 Flash，整这个破玩意花了4块钱。
弄好之后，实测，体验吊打VLLM和Llama.cpp，具体来说就是你和它聊天有了在线模型的干脆感觉，不会再疯狂转显卡，半天做一件事，这就是Raidx缓存树的威力。总之就当前这个模型，已经完全够平替在线AI，只是如果要写复杂代码，写文章，还是要调用在线API。驱动Agent已经是绰绰有余。它比英伟达官方开发的nemotron3 120B模型好用多了，可以说吊打它。然后详细的测试要等玩一阵子再说，因为现在没多少动力折腾本地LLM的部署。
大家玩AI，选择什么Agent，比如OpenClaw还是Hermes，一般选在什么操作系统上，Windows，Linux还是MacOS，这些问题一直有不少人讨论，说实话，在Agent时代，Windows是天生残疾，BUG多到令人崩溃，一升级就有可能破坏稳定的工作流，想要长期稳定运行，尤其是做无人值守几乎没有可能。叠加OpenClaw糟糕的，半成熟的基于NodeJs的架构，那纯属浪费自己的时间。
Linux是部署AI大模型，ComfyUI，Agent的天然圣体，只不过门槛较高，对新手不友善。所以Mac Mini在很长一段时间处于断货状态，作为Mac Mini，Macbook， Ubuntu Linux的重度用户，我每个系统都有多台设备，OpenClaw和Hermes，我也都是第一时间跟进部署，投入生产，谈下自己的经验，还是有些参考价值的。
首先就是软件架构很重要，OpenClaw的设计架构并不属于顶级，管理方式也非常的奔放。为了快速迭代各种功能，每天都有大量的提交。我记得他的创始人甚至炫耀过一天时间内密集迭代了上百个版本，着实令我震惊。如果一个软件需要这样迭代，那么他的设计就是一坨狗屎，这样的软件是不该发布的。没有人能在如此密集的功能发布中保持软件的稳定，而Agent最需要的就是稳定。
无论是MacOS还是Linux，都无法支撑它长时间稳定工作。所以我在OpenClaw爆火的时候在视频中明确表达了对这个软件的不屑，但是鉴于老黄等人将它视为人类历史上最伟大的软件发布，我这样人微言轻的，肯定也没啥人认同。不过Hermes在后来迅速崛起，OpenClaw从原本的全民软件跌落神坛，如今虽然不能说凉透了，基本也是难再翻身了。
我的hermes在Ubuntu上，正常保持一个月的长期稳定运行，帮助我执行日常任务，比如管理论坛，发帖，整理标签，管理ComfyUI服务器，写脚本等等，它每个月在消耗几十块钱的情况下，可以稳定实现远超一个初级人类助手的价值。我接入的有DeepSeek V4，，Mimo，Kimi，HY，GPT，Cluade，nemotron等，感觉不同模型之间的性能差距还是蛮大的。但是只要性能达到了一个阈值，够用了，之后的差距就不那么重要了。
比如Claude Opus 4.6是我最早认为能够支撑Openclaw运行良好的模型，让Agent真正可用。其他的模型我都认为差点意思，不够智能。但是这个模型太贵了，我在测试的时候直接把我的账户余干到了负数，让我在之后很长的时间内都不想测试美国模型了。Hermes崛起之后，我是先用Qwen3.6跑通了基本的流程，第一次感受到了Agent能够在不花高价的情况下成为真正合格的助手吗，只不过慢点我怀疑人生。
今天部署的Qwen3.6，通过SG-Lang弥补了本地模型响应便秘的问题之后，它真的让私有Agent升华了。它配置了搜索工具之后，也很好地弥补了知识库尺寸不足的问题。能够负担的模型中，最早我是在DeepSeek V4 Flash上体验到了飞一般的感觉，它的效率超出我的预期。相比于V3.2提升很大，模型尺寸也够，用来当日常助手完全合格。最重要的是，hermes自带很多Skill，它自身的记忆也能支持长期进化，越用越进步。Qwen3.6和DeepSeek V4 Flash是我下定决心把工作流全部迁移到Agent上的根本动力，因为真的不用担心用不起了。
由于早期OpenClaw在Mac上的糟糕表现，我一度怀疑Mac的稳定性不如Ubuntu，所以我的Macbook只用来念稿子，其他时候处于废弃状态。考虑到我需要两个独立的低功耗物理机器相互做为备份，我还是抽出了时间在Macbook上安装了Hermes，并且装了配置了多个Profile，加上局域网CLI访问，它经常是几个Agent一起工作，负载并不大，响应速度也蛮好的。最重要的是，它在不开屏幕的情况下，功耗几乎可以忽略，轻薄的机身在外出的时候方便带着。还是挺惬意的。
我的mac电脑除非是升级系统，或者是特殊情况，比如断电之类的，从不关机。苹果电脑的无论是笔记本还是Mini，做工都远远好于PC，硬件设计精密，加上功耗低，系统是类Unix系统，资源管理比较到位，所以它相当于是集成了Windows和Linux机器的共同优点。
比如我这个Macmini 24G，当时国补之后3000多买的，在未来两年内它依然会是我的主力工作机器，就是编程，剪辑视频完全够了，还能轻度娱乐，同时它还是我的软路由，我的内网电脑，各种程序都可以通过它来科学上网。所以它后来一路价格翻倍，也还是可以理解的。
最后再总结下，Linux是天生的AI母体，它能做到吊打Windows极致效能，也能长期稳定运行，掌握Linux是每个折腾本地AI部署的人必须具备的素质。但是Linux的交互体验就是一坨狗屎，新手用起来更是地狱。相比之下，MacOS能在不牺牲办公体验，甚至很多场景办公体验更好的情况下，实现Linux系统的类似效率，还能保持极致的流畅度，长期稳定运行，买一个玩玩也是很有必要的。实在舍不得花钱，网络上有大量的M1，M2mini，笔记本，价格都不贵，不用担心性能落伍，就算我这台服役了多年的M1 16G笔记本，如今用来剪辑简单的4k视频依然是刚刚的。编程，做Agent宿主也完全够用。
至于说Agent，最好的助手就是hermes，别折腾Openclaw了，跟不要花时间去用商业闭园程序。如果你觉得你的Hermes不行，多半是你不会用。这个软件我接入了不同模型，不操作系统，详细测试了多个版本，应该是不用怀疑的，它就是你最好的入门选择。也是值得长期养成的助手。
关于大模型，除非特别有钱，喜欢看跑分，用GPT或者Cluade。否则就是用国产模型，我推荐是穷人DeepSeek，腾讯HY3，，小资用小米MIMO，GLM，有钱人上Kimi K3。如果你不知道自己是屌丝，小资还是有钱人，那你肯定就是屌丝。别问我为什么知道，只有穷人最了解穷人。
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新人报到！ -
pro 6000 有什么好的购买渠道吗？什么价位合适？老铁这个提醒很对，闲鱼也有不少这种套路，但是说实话找一些靠谱的店购买是个人基本生存能力，有些明显就不能买，有些主播会说自己买了不错，但你买就不一样了。别总想着占便宜，硬件省那一点发不了财
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论坛技术大牛徽章发放已经增加了几个技术大牛，徽章显示为绿色，很特别的颜色，该群组可以申请加入，我会根据贡献决定是否批准，超级版主可以在电报群把合格的名单发给我。
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2026-5-23升级服务器配置1，升级了服务器，把内存空2G扩展到了4G，防止因为内存不够而宕机。目前CPU监测记录良好，网站负载健康。
2，升级了Nginx，打上安全补丁。
3，设置了虚拟内存，之前完全没设置，内存泄露后论坛立刻崩掉。 -
搞了台二手，明天开搞 -
显卡又涨价了 -
關於GB10跟N1X@怪物 395b对于你跑Agent也不会更好，本地模型不会比在线的更好，无论你部署多大的。长期用建议你切换到DeepSeek，你说的这些模型我都用过。你要明白Agent需要的能力是大模型的一个很小的训练区域，但是很重要，在这个领域27b稠密模型有天然的推理效率优势，它只是很耗资源而已。如果你一定要全部本地，那么再买一个Pro6000确实很好，因为它确实很牛逼。
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DeepSeek涨价？在线AI模型性价比盘点，HY3和小米MiMO API不错。GPT Plus订阅套餐很划算！字节跳动杀猪盘，Gemini变傻了~DeepSeek官宣要涨价，这个事情应该很快就会落地，而且预测涨价的幅度不小。对于我们这些技术屌丝来说，这是一个不得不谈的话题。因为最近一段时间，全球的技术屌丝们都在疯狂地嗨，就是因为DeepSeek V4 Flash正式版太便宜了。跑分相当于Claude Opus 4.8，但是价格只有它的几十分之一，使用起来完全不用担心用量，不用考虑信用卡被刷爆，而且它确实是能办事。一些以前预览版跑起来可能比较费力的事情、比较费力的项目，现在正式版也能够轻松搞定。更关键的是，它的反应速度极其快，响应非常敏捷。就这样的模型，用余大嘴的话来说，是“预算1000万以内最好的AI大模型”。
但是我个人认为，如果它的涨价幅度不超过100%，甚至不超过150%，我每个月的使用费用从100块钱左右涨到200、300以内，对于我来说我是无感的。我是不太可能因为这点涨价幅度去弃用它的。但是如果说涨得再高，比如说变成了现在的2.5倍以上到3倍，我应该会考虑把它替换掉。替选的方案呢，我个人认为之前的视频中我提到的，像腾讯的混元3，包括小米的MIMO，都是不错的。而且我们需要知道，混元3的能力大概是介于DeepSeek V4 Flash Preview版本和正式版之间，它比Preview版本要稍微聪明一点点，伯仲之间嘛，但是它的能力确实是不如正式版的。
在我们日常使用、日常对话，做一些简单的任务，比如说帮我维护论坛，帮我去写个ComfyUI脚本，我认为问题都不大。但是如果要编码，比如说要重新改这个论坛的主题、重新定制，到了这个难度上面的话，还是DeepSeek V4 Flash正式版有明显的优势。其实在编码这一块，我说实话，哪怕是小米的MIMO，它跟DeepSeek V4 Flash正式版的差距还是比较明显的。但是MIMO有一个好处，就是像刚才我说的，它的基础能力是不比DeepSeek V4 Flash预览版差的，而且它是个多模态模型，并且价格也不太贵。如果说DeepSeek大幅涨价，价格到了以前的2.5倍、3倍，那么使用小米这个多模态模型，我个人认为体验会更好一点。
有很多观众会在视频下方留言，问我为什么不谈谈像什么Kimi、GLM、Step、MiniMax这些国产AI新星呢？我说实话，这些企业都是有相当研发实力的，就是放在全球，他们也是非常优秀的公司。但是他们往往都是在特定的领域、特定的应用场景下，有着非常不俗的表现，或者说在特定时间段，他们非常有性价比。但是总体上，他们不是重量级的玩家，他们无法改变整个AI的生态。就是说，如果你工作的方向、你的需求正好跟他们比较契合，而且在某个时间段你买到了他们非常优惠的这个computing plan，那这些模型用起来就非常好。你不用担心他们的能力有问题，他们的能力放在全球也是顶级的。只不过大部分时候，他们没有DeepSeek、腾讯或者小米的这些模型有性价比。
阿里巴巴千问
接下来我们就谈谈阿里巴巴的千问。阿里巴巴这家企业就非常奇特，是吧？因为其他的企业、其他的大厂都在想方设法地去挖一些高手，从DeepSeek挖人。比如说字节跳动从DeepSeek搞走了郭达雅，小米从DeepSeek搞走了罗福莉，人家都是投入重金去招揽人才。只有阿里巴巴在宫斗中，把千问的核心灵魂人物林俊旸和他的助手们给赶走了。就这家企业非常奇怪，宫斗文化特别足、特别浓厚，有一点像大型的国企。就这样的企业，讲实话，它的产品路线我认为在未来一段时间内很难能够做到稳定。
就是你到底是要开源还是要闭源？你是要做AI界的安卓，还是要跟字节跳动去拼C端产品月活，去跟DeepSeek比拼API？我觉得无论走哪个路线，它是干不过DeepSeek跟字节跳动的。然后本来已经做得非常成熟的、已经拿下来的市场，它很有可能也会丢掉。就比如说，我们说林俊旸走之前规划的27B产品路线，可以说在本地部署领域，谷歌也好，还是Meta也好，已经被阿里巴巴打得溃不成军，完全没有一战之力了。你在这个时候只要继续坚持开源路线，把这个生态做大，等个一年，等个两年，你还怕赚不到钱吗？没有任何科技大厂在成为基础设施之后赚不到钱的。就像谷歌当年投入安卓一样，它怎么会赚不到钱呢？这么大的公司，难道就急着这一点点的时间？
你在开源跟闭源之间反复横跳，大家就看不到你有什么诚意。并且这家公司的定价非常混乱，有些模型还是比较有性价比的，但是它那个定价让人有点看不懂，就不知道这些人脑子里在想什么。我估计，阿里的开发人员可能自己也不用自家的API。当然了，这个只是一个猜想，别到时候阿里巴巴来告我。我个人建议就是，阿里的在线API，短期内我们这些屌丝是不用考虑。
但是正如我刚才说的，千问的27B模型马上要发布3.8版本，千问3.8 27B。这个只要对3.6有一定幅度的提升，都不用它提升太大，用开头的那个玩笑话来说，仍然是“1000万以内最好的本地AI大模型”。以后如果说这些互联网大厂的API越来越贵的话，我们就把这个Qwen 3.8 27B在本地部署起来。它能够帮我们解决85%的需求，剩下来的15%，或者10%左右的高端需求，我们把它放到云端API来解决。就算用再贵的模型，它也贵不到哪去。所以说，阿里在这一块对我们这些技术屌丝还是有贡献的，我们在这一块是要肯定的。但是这不妨碍我们拒绝使用它这个定价混乱、定位混乱的云端API，我是强烈不推荐。
字节跳动
然后再说字节跳动。字节跳动我认为在两年之后、三年之后，很有可能成长为全球最大的AI公司、最强的AI公司。它的产品布局非常完整，然后厚度也是足够，它的技术研发实力也是非常强。更重要的是，这家企业做产品的能力在全球是独一档的、独一无二的。你看看它的产品，像什么TikTok、剪映，像什么豆包，是吧？这些都是你无论从哪个方面来看，它的竞争力都是十足的。它的视频大模型Seedance系列，它的图片模型Seedream，都是非常非常强的。
但是这家公司有一个特点，就是它的某个产品一旦在技术上面已经比较完善了，然后你的工作就比较依赖它了，有了一定的用户数据基础，它毫无疑问就会提价。而且它有一套精准的模型来判断提多少价格、多少用户能留住、多少用户会走。在这一个方面，它是非常无情的。我平时剪辑视频基本上都是用剪映，讲实话，我现在对剪映也不是说非用它不可，可是它计算出来的价格，第一不便宜，第二就是让我感觉到，你说换它吧，我觉得不至于，不值得；但是不换它吧，它确实也挺贵的。你打开它的时候就觉得，这玩意多多少少有点不值，就是这个程度。
它的Trae，这个智能IDE编程Agent，也是走的这个路线。它在免费阶段给的用量非常足，然后使用的体验非常好，比Cursor要好多了。可是它一旦收费，你就会发现，哎哟，它还真不便宜。所以说，我也不太推荐大家使用字节跳动的产品，它不太适合我们普通用户了。但是它的产品应该是比较适合那些重度编程用户的。像我们论坛的大神Mark，他就是国内版和国际版同时订阅了，都是订阅的100美金以上的顶级套餐，国内是1000人民币一个月，国外是100美金一个月。或者说某些中小企业用它，可能是非常划算的，但是个人用的话，我是不太推荐的。
国外的AI公司
说完国内，我们说说国外。首先，像马国公的xAI，我觉得全家都是垃圾，这个毫无疑问。因为我就是订阅用户，我是觉得它已经完全跌出了竞争的资格，它连这个资格都没有。大家不用太过关注，因为我会一直用，某些特殊的场景我依赖它，我就必须要用它。如果说有一天它能用了、好用了，我一定会第一时间在视频里跟大家分享，现在把它忽略就行了。
然后就是Meta。Meta的产品，讲实话，非常搞笑，有点像是国外的阿里巴巴，就是它在开源跟闭源之间反复横跳，产品定位也是模糊不清。跑分挺厉害，但是用起来非常拉胯。我是完全不推荐个人也好、小企业也好去使用它的。可能说你觉得马克·扎克伯格长得比较帅，你用他的产品，这个我不反对。其他的情况下，我找不到有任何的理由使用他的AI。
接下来谈谷歌。谷歌最近，我相信大家都能感觉到Gemini是越来越蠢了。我已经决定在这个月的月底，就把我的订阅计划给停掉。它现在已经蠢到了完全不能用的地步。有一段时间，它的图片生成还是挺不错的，但是我也不明白他们这些AI团队的脑子里面到底是什么，是有一坨屎吗？生成图片之后，它非得给你在图片的右下角强行打一个小星星。你要么把它截掉，要么就要用软件把它去掉，就非常浪费时间。我用这个图片生成功能，无非就是用来做YouTube视频的封面，你还要给我生成一个水印，然后我还得去处理它，非常难以理解。一气之下，我决定把它停掉了，因为它真的是越来越蠢了，完全不能用了。
谈完谷歌，我们就谈谈Anthropic。它的Claude系列，我认为顶级模型Opus或者是Fable，在这个Harness工程上面做得还是非常优秀的。不得不承认，在处理某些复杂问题的时候，它依然是第一梯队。可是最近其他模型也赶上来了。最起码对于我来说，对于我个人来说，我是没有任何的实际需求一定要使用Claude来解决，暂时我没遇到。可能对于有些使用场景比较复杂，然后难度比较大的一些场景，这些用户他们可能会遇到这样的需求，普通人我认为没有必要去关注了。
它的这个模型，第一是非常贵，第二这家公司也非常矫情，对中国人非常不友好。就是我们中国公民要使用它的模型，门槛是非常高的。它不仅审查信用卡，也审查你的操作系统指纹环境、浏览器记录、各种信息。就你能想到的隐私，还有甚至你在使用过程中可能会暴露的某种隐私，也被它侦测到，然后你的订阅计划就炸了，你付出的钱就打了水漂，就是这么奇怪。既然人家这么不想让我们用，我们也没有必要去用它。况且说实话，它真的性价比非常非常低。这家公司会受到市场的惩罚的，我认为时间可能不会太长，一年之内我们就会看到，我们拭目以待。
OpenAI最近反而走对了
最后，我们就说一下OpenAI。经历了我年初对它疯狂的嘲讽之后，而且OpenAI也被我预料到了。就是它当时说什么Sora要去替代TikTok，当时我就说了，我说你老实一点，你干不过字节跳动。你别动视频的蛋糕，搞不好最后字节跳动没事，你的老窝都会被字节跳动给端掉。果不其然，是吧？字节跳动的Seedance风靡全球，OpenAI的Sora最后关闭了。
但是OpenAI随后痛定思痛，收缩产品线，我认为这条路走对了。它的GPT Image 2生图功能，到目前为止我认为还是最好的。甚至字节跳动在这一方面，包括谷歌，比起这个GPT Image还是有差距的。放掉了视频，把主要精力用来做模型、做图片、做语音，我认为进步都很大，值得表扬。
但是我们必须说，它给免费用户用的这个什么GPT Luna，这个模型是非常非常的傻逼，基本上没有什么可用性。你用来可能说叫它查个信息、问个天气、聊个天什么的还可以，其他的什么事情基本上都不能做。它依然是比DeepSeek V4 Flash贵好几倍的，它是没什么性价比的。
但是，我强烈推荐大家再去订阅GPT的Plus版本，也就是20美金一个月的。它现在在搞优惠，有些时候你能弹出优惠的话，可能10美金前三个月。就是它用GPT-5.6 Sol跟GPT Image 2作为搭配的话，用量是非常足的，然后图片的额度给得也是非常足的，并且你还能使用Codex，就是有一定的额度使用Codex。只要你不是把它当做主力模型来工作，偶尔让它跑一些小的任务，我认为问题不大，挺值得玩的。
那么至于它的高端模型GPT-5.6，我讲实话，这个模型我认为做得是非常非常不错。如果说我们使用DeepSeek V4 Flash的正式版去跑某些任务，它跑不了、解决不了，我都不推荐大家去使用什么Kimi K3这样的模型来跑，就用GPT-5.6。
最后总结
最后来总结一下。就是在未来很长一段时间，我认为DeepSeek还是我们首选的基础设施，除非它大幅涨价。大幅涨价的话，我们就转向腾讯的混元3或者是小米的MIMO V2.5，稍微过渡一下。它现在这个V4 Pro的正式版还没有发布，发布了之后很有可能会集成原生多模态，甚至有可能会发布Coder，就类似于Codex这样的AI智能体，那么它还是非常值得期待的。
另外就是说，重度用户、编程用户还是什么企业用户、小企业用户，你们去关注一下字节跳动。这家公司的产品线也是非常丰富，然后做产品的能力也是很强。它的产品如果说放在企业和小团体的角度来讲的话，还是比较有性价比的。
接下来就是，我觉得最近一段时间表现比较不错的OpenAI。作为把AI产业带火的这个公司，怎么说呢，还是有一些技术积淀的。虽然我非常不喜欢山姆·奥特曼这群人，但是你不得不承认，人家在多模态能力方面，在大模型的创新上面，还是有几把刷子的。产品做得性价比还是不错的，尤其是20美金这个档位，我是强烈推荐大家去订阅的。
市场是一直在变化的，我会及时跟大家分享。好的，本期视频就到这里，我们下期再见。
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Qwen3.6 27b & DeepSeek V4 Flash跑Hermes 资料截图，生成网页。生成网页的效果在附件中，有需要的人可以参考下：
<!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>AI 硬件选型指南 · 正式版（2026年5月）</title> <style> :root { --bg: #0d1117; --card: #161b22; --border: #30363d; --text: #e6edf3; --text-dim: #8b949e; --accent: #58a6ff; --green: #3fb950; --yellow: #d29922; --red: #f85149; --purple: #bc8cff; --orange: #f0883e; --teal: #56d4dd; } * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } body { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Helvetica, Arial, sans-serif; background: var(--bg); color: var(--text); line-height: 1.7; } .container { max-width: 1000px; margin: 0 auto; padding: 0 20px; } /* Header */ .header { border-bottom: 1px solid var(--border); padding: 30px 0 22px; text-align: center; background: linear-gradient(180deg, #0d1117 60%, transparent); } .header h1 { font-size: 30px; font-weight: 700; } .header p { color: var(--text-dim); margin-top: 6px; font-size: 14px; } .header .badges { 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class="badge yellow">⚠️ 价格为 2026年5月 参考价</span> <span class="badge">正式版 v1.0</span> </div> </div> </div> <div class="container"> <!-- ===== 市场预警 ===== --> <div class="section"> <div class="alert"> <strong>⚠️ 2026年 GPU 市场预警：</strong> NVIDIA 已确认全年游戏 GPU 产量削减 30-40%，AI 需求持续推高显卡价格。 RTX 5090 官方 MSRP $2,000，实际均价已达 <strong>$4,086</strong>。 内存（RAM）同步涨价。二手市场是当前最具性价比的选择。 </div> </div> <!-- ===== 四大路线 ===== --> <div class="section"> <h2>🚀 四大硬件路线</h2> <table class="tbl"> <thead> <tr><th>路线</th><th>代表硬件</th><th>核心优势</th><th>核心劣势</th></tr> </thead> <tbody> <tr><td style="color:var(--green);font-weight:600">N 卡独显</td><td>RTX 3060 / 3090 / 4090</td><td>生态最成熟，CUDA 一统天下</td><td>显存上限卡脖子</td></tr> <tr><td style="color:var(--red);font-weight:600">AMD 独显</td><td>7900XTX / R9700</td><td>性价比高，ROCm 在进步</td><td>生态仍有坑，不如 CUDA</td></tr> <tr><td style="color:var(--teal);font-weight:600">Apple Silicon</td><td>Mac M4 / M5</td><td>统一内存，MOE 大模型强</td><td>稠密模型弱，慢</td></tr> <tr><td style="color:var(--purple);font-weight:600">AI 小主机</td><td>DGX Spark / Strix Halo</td><td>开箱即用，不折腾</td><td>性价比低，生态待验证</td></tr> </tbody> </table> </div> <!-- ===== 各档位 ===== --> <div class="section"> <h2>📊 硬件档位详表 <span class="badge-sm ok">已验证</span></h2> <div class="tier-grid"> <!-- 16G 入门 --> <div class="tier-card"> <div class="hdr"> <span class="name"><span class="dot" style="background:var(--green)"></span> 16G 入门档（尝鲜级）</span> <span class="price-tag">¥1,500-3,000 / $200-400</span> </div> <div class="desc">纯新手第一次接触 AI，想试试水。千元级门槛。</div> <div class="tags"> <span class="tag green">✅ 小模型聊天 7B 以下</span> <span class="tag green">✅ SD 生图（小尺寸）</span> <span class="tag green">✅ 基础语音</span> <span class="tag red">❌ 不能正经干活</span> </div> <div class="spec-grid"> <div class="s"><strong>推荐</strong>RTX 3060 12G 二手 ~¥1,500 / RTX 4060 Ti 16G ~¥3,500</div> <div class="s"><strong>定位</strong>纯尝鲜，体验 AI</div> </div> </div> <!-- 24G 主力 --> <div class="tier-card" style="border-color:var(--yellow)"> <div class="hdr"> <span class="name"><span class="dot" style="background:var(--yellow)"></span> 24G 主力档 ⭐ 最推荐</span> <span class="price-tag">¥6,000-9,000 / $850-1,800</span> </div> <div class="desc">能正经干活，性价比最优解。本地 AI 的黄金分水岭。</div> <div class="tags"> <span class="tag green">✅ Qwen3.6-27B 稠密模型</span> <span class="tag green">✅ 编程、跑 Agent</span> <span class="tag green">✅ ComfyUI 480p 视频</span> <span class="tag green">✅ 画图基本够用</span> <span class="tag green">✅ 绝大多数 AI 日常</span> <span class="tag yellow">⚠ N 卡生态远优于 AMD</span> </div> <div class="spec-grid"> <div class="s"><strong>推荐</strong><b>RTX 3090 24G 二手 ~¥6,000</b> 👈 性价比之王</div> <div class="s"><strong>备选</strong>AMD 7900 XTX 24G ~¥5,500（曾低至 $700）</div> <div class="s"><strong>定位</strong>入门生产力，跑 27B 稠密模型</div> </div> </div> <!-- 32G 舒适 --> <div class="tier-card"> <div class="hdr"> <span class="name"><span class="dot" style="background:var(--orange)"></span> 32G 舒适生产力档 ⭐⭐</span> <span class="price-tag">¥8,000-18,000 / $1,100-2,500</span> </div> <div class="desc">27B-30B 稠密模型的甜点区，128K 上下文吃满。</div> <div class="tags"> <span class="tag green">✅ 27B~30B 稠密模型 128K 上下文</span> <span class="tag green">✅ ComfyUI 720p 视频（10多秒）</span> <span class="tag green">✅ 720p → 1080p/2K/4K 超分</span> <span class="tag green">✅ 人物畸变明显改善</span> <span class="tag red">❌ 魔改卡无保修</span> </div> <div class="spec-grid"> <div class="s"><strong>推荐</strong>RTX 4080S 32G 魔改 ~¥1.25w / AMD R9700 32G ~¥1.1w</div> <div class="s"><strong>定位</strong>舒适生产力，视频创作</div> </div> </div> <!-- 48G 终极 --> <div class="tier-card"> <div class="hdr"> <span class="name"><span class="dot" style="background:var(--red)"></span> 48G 终极生产力档（专业级）</span> <span class="price-tag">¥18,000-30,000 / $2,500-4,200</span> </div> <div class="desc">显存 > 算力。48G 比高算力小显存更重要。</div> <div class="tags"> <span class="tag green">✅ 60B+ 稠密模型量化版</span> <span class="tag green">✅ 超长上下文 256K+</span> <span class="tag green">✅ 1080p 原生视频生成</span> <span class="tag green">✅ 批量任务 / 多任务并行</span> <span class="tag red">❌ RTX 5090 不推荐（游戏溢价严重）</span> </div> <div class="spec-grid"> <div class="s"><strong>推荐</strong>RTX 4090 48G 魔改 <b>~¥1.8w（$2,500）</b></div> <div class="s"><strong>备选</strong>RTX Pro5000 48G ~¥3.5w</div> <div class="s"><strong>不推荐</strong>RTX 5090 32G（$4,086 实际均价，AI 不如 48G）</div> </div> </div> <!-- 96G 天花板 --> <div class="tier-card"> <div class="hdr"> <span class="name"><span class="dot" style="background:var(--purple)"></span> 96G 专业天花板档（工作站级）</span> <span class="price-tag">¥45,000-55,000 / $6,000-7,500</span> </div> <div class="desc">5万到7万的差距，换来的是生产力级别的跨越。</div> <div class="tags"> <span class="tag green">✅ 百 B 级别稠密模型（量化）</span> <span class="tag green">✅ 超长上下文 1M+ tokens</span> <span class="tag green">✅ 4K 原生视频生成</span> <span class="tag green">✅ 企业级批量任务</span> <span class="tag red">❌ Pro4500 算力落后，别碰</span> </div> <div class="spec-grid"> <div class="s"><strong>推荐</strong>RTX Pro6000 96G ~¥5w（性价比最高）</div> <div class="s"><strong>避坑</strong>Pro5000 72G 性价比一般，不如加钱上 Pro6000</div> </div> </div> </div> </div> <!-- ===== Mac + 小主机 ===== --> <div class="section"> <h2>🍎 Apple Silicon（统一内存路线）<span class="badge-sm ok">已验证</span></h2> <table class="tbl"> <thead> <tr><th>配置</th><th>统一内存</th><th>能跑什么</th><th>说明</th></tr> </thead> <tbody> <tr><td>M4 24G</td><td>24G</td><td>小模型聊天</td><td>入门级，和 16G N 卡同级</td></tr> <tr><td>M4 Pro 32G+</td><td>32G+</td><td>MOE 中等模型</td><td>共享内存优势显现</td></tr> <tr><td>M4 Max 128GB</td><td>128G</td><td>MOE 30B-60B ~16 tok/s</td><td>实测 WizardLM-2 8x22B 4bit</td></tr> <tr><td style="color:var(--teal);font-weight:700">M5 Max 128G</td><td>128G</td><td>MOE 60B-120B</td><td>大模型终极方案（待更多 benchmark）</td></tr> </tbody> </table> <div style="margin-top:10px;display:flex;flex-wrap:wrap;gap:6px"> <span class="tag green">✅ MOE 大模型 Mac 杀手锏</span> <span class="tag red">❌ 稠密模型弱，老旧硬件不推荐</span> <span class="tag yellow">⚠ DGX Spark 推理 ≈ Apple 3 年前水平</span> </div> <h2 style="margin-top:28px">🖥️ AI 小主机实测对比 <span class="badge-sm ok">已验证</span></h2> <div class="tier-grid"> <div class="tier-card" style="border-color:var(--green)"> <div class="hdr"> <span class="name"><span class="dot" style="background:var(--green)"></span> NVIDIA DGX Spark</span> <span class="price-tag">$4,699（涨后价）</span> </div> <div class="desc">GB10 SoC（20 ARM + Blackwell GPU），128GB LPDDR5x（273GB/s），4TB SSD。支持 NVFP4，峰值 1 petaFLOP。</div> <div class="tags"> <span class="tag green">✅ 可跑 200B 模型（4-bit）</span> <span class="tag green">✅ CUDA 生态完整</span> <span class="tag green">✅ CES 2026 更新后性能 +2.5x</span> <span class="tag red">❌ "for the money it's slow"</span> <span class="tag red">❌ 三块二手 3090 组 DIY 比它快</span> </div> </div> <div class="tier-card" style="border-color:var(--red)"> <div class="hdr"> <span class="name"><span class="dot" style="background:var(--red)"></span> AMD Strix Halo 小主机</span> <span class="price-tag">$1,400 - $3,399</span> </div> <div class="desc">16核 Zen5 + RDNA 3.5（40 CU），128GB LPDDR5x，NPU 85 TOPS。ROCm 7.1.1 带来 5.4x ComfyUI 提升。</div> <div class="tags"> <span class="tag green">✅ 多品牌可选（PELADN/X+/GPD/Corsair/ASRock）</span> <span class="tag green">✅ X+ XRIVAL 96GB < $1,500 性价比极高</span> <span class="tag green">✅ 128B 参数模型官方支持</span> <span class="tag yellow">⚠ ROCm 生态仍有坑</span> </div> </div> </div> </div> <!-- ===== GPU 实时行情 ===== --> <div class="section"> <h2>📈 GPU 实时行情表（2026年5月）<span class="badge-sm ok">联网验证</span></h2> <table class="tbl"> <thead> <tr><th>型号</th><th>显存</th><th>官方 MSRP</th><th style="color:var(--yellow)">实际参考价</th><th>备注</th></tr> </thead> <tbody> <tr><td>RTX 5090</td><td>32G</td><td>$2,000</td><td style="color:var(--red);font-weight:600">~$4,086（¥3w）</td><td>AI 需求严重溢价，不推荐</td></tr> <tr><td>RTX 4090</td><td>24G</td><td>$1,599</td><td>$2,000+（¥1.5w+）</td><td>紧俏，5090 替代品</td></tr> <tr><td style="color:var(--green);font-weight:600">RTX 4090 48G 魔改</td><td>48G</td><td>-</td><td><b>$2,500（¥1.8w）</b></td><td>性价比最高的 48G 方案</td></tr> <tr><td>RTX 4080S 32G 魔改</td><td>32G</td><td>-</td><td>~$1,700（¥1.25w）</td><td>魔改无保修</td></tr> <tr><td style="color:var(--green);font-weight:600">RTX 3090 二手</td><td>24G</td><td>$1,499（原）</td><td><b>$850-950（¥6,000-7,000）</b></td><td>🔥 性价比之王</td></tr> <tr><td>RTX 3060 12G 二手</td><td>12G</td><td>$329（原）</td><td>~$200（¥1,500）</td><td>入门尝鲜首选</td></tr> <tr><td>RTX 4060 Ti 16G</td><td>16G</td><td>$499</td><td>$500+（¥3,500+）</td><td>16G 显存新卡入门</td></tr> <tr><td>AMD 7900 XTX</td><td>24G</td><td>$999</td><td><b>$700-1,000</b></td><td>曾低至 $700，性价比高</td></tr> <tr><td>RTX Pro6000 96G</td><td>96G</td><td>-</td><td>~$7,000（¥5w）</td><td>工作站天花板</td></tr> <tr><td>RTX Pro5000 48G</td><td>48G</td><td>-</td><td>~$4,200（¥3w）</td><td>贵但正规</td></tr> </tbody> </table> <div style="margin-top:10px;font-size:13px;color:var(--text-dim)"> 💡 价格数据来源：Tom's Hardware、TechSpot、Reddit r/LocalLLaMA、Hacker News。均为 2026年5月参考价，实际以市场为准。 </div> </div> <!-- ===== LLM 推理性能 ===== --> <div class="section"> <h2>⚡ LLM 推理性能参考 <span class="badge-sm warn">估算值</span></h2> <div class="tier-grid"> <div class="tier-card"> <div class="hdr"><span class="name">RTX 3090 24G 单卡</span></div> <div class="tags"> <span class="tag">Qwen 3-27B Q8: ~12.5 tok/s</span> <span class="tag">32B 模型 Q4: ~20+ tok/s</span> <span class="tag yellow">二手 ¥6,000-7,000</span> </div> </div> <div class="tier-card"> <div class="hdr"><span class="name">RTX 4090 24G</span></div> <div class="tags"> <span class="tag">32B 模型: ~30-40 tok/s</span> <span class="tag">72B 模型 Q4: ~15-20 tok/s</span> <span class="tag red">¥1.5w+ 溢价严重</span> </div> </div> <div class="tier-card"> <div class="hdr"><span class="name">RTX 5090 32G</span></div> <div class="tags"> <span class="tag">32B-AWQ: ~65 tok/s (vLLM, 400W)</span> <span class="tag">Gemma 3 12B: 85 tok/s (Ollama)</span> <span class="tag red">¥3w 实际均价，不值</span> </div> </div> <div class="tier-card"> <div class="hdr"><span class="name">Mac M4 Max 128GB</span></div> <div class="tags"> <span class="tag">WizardLM-2 8x22B MLX 4bit: 16.5 tok/s</span> <span class="tag">M4 Pro 集群 32B: ~18 tok/s</span> <span class="tag teal">MOE 大模型强项</span> </div> </div> <div class="tier-card"> <div class="hdr"><span class="name">DGX Spark 128GB</span></div> <div class="tags"> <span class="tag">200B 模型 4-bit: 可用但慢</span> <span class="tag red">"for the money it's slow" — 评测</span> <span class="tag red">3×3090 组 DIY > Spark</span> </div> </div> </div> </div> <!-- ===== 核心知识 ===== --> <div class="section"> <h2>💡 核心知识点</h2> <div class="know-list"> <div class="know-item"> <h3>📐 显存为什么重要？</h3> <p>显存 = 模型能塞进去的大小。16G = 小模型聊天，24G = 中大模型干活。显存不够不是慢，是根本跑不了。</p> </div> <div class="know-item"> <h3>🖥️ 操作系统优先级</h3> <p><strong>Linux 🥇</strong> — 兼容性最好，AI 工具原生支持<br> <strong>Windows 🥈</strong> — 整合包一键安装，入门最简单<br> <strong>macOS 🥉</strong> — 开箱即用，但 AI 生态远不如 Linux/Windows</p> </div> <div class="know-item"> <h3>🛡️ 显卡选购铁律</h3> <p><strong>生态 > 显存 > 算力&带宽</strong><br>NVIDIA >>> AMD > Apple >> Intel</p> </div> <div class="know-item"> <h3>🔑 24G 是分水岭</h3> <p>16G 是玩具，能玩但不能正经用。24G 才能真正跑 27B 级别的稠密模型。</p> </div> <div class="know-item"> <h3>🧠 2026年买卡策略</h3> <p>GPU 涨价+减产背景下：<b>二手 3090 ¥6,000</b> 是当前性价比最优解。预算充足上 4090 48G 魔改 ¥1.8w。5090 游戏溢价严重，不建议为 AI 购买。</p> </div> </div> </div> <!-- ===== 配套硬件 ===== --> <div class="section"> <h2>🔧 配套硬件选购</h2> <div class="know-list"> <div class="know-item"> <h3>🧠 内存（RAM）<span class="badge-sm warn">2026年也在涨价</span></h3> <p><strong>容量 > 带宽 > 频率</strong> · DDR3/4/5 差距不大 · 16G 起步，32G 舒适，48G+ 充裕</p> </div> <div class="know-item"> <h3>⚙️ CPU</h3> <p>8 核心以上够用。CPU 只负责搬运数据，真正计算在 GPU 上。省下的钱加到显卡上。</p> </div> <div class="know-item"> <h3>🔌 主板</h3> <p>PCIE 3/4/5 差距不大（实测 < 2%）。</p> </div> <div class="know-item"> <h3>💾 硬盘（SSD）</h3> <p>SATA SSD 就够了，NVMe 加载更快。512G 起步，1T 舒适。</p> </div> </div> </div> </div> <div class="footer"> <div class="container"> AI 硬件选型指南 · 正式版 v1.0 · 数据验证日期 2026年5月<br> 价格数据来源：Google Custom Search 联网验证 · 价格为参考价，以实际市场为准 </div> </div> </body> </html>
今天16点发布的视频，这是Hermes整理的网页，用户新手小白选择显卡，我感觉基本靠谱，但是有些细节也不行，主要用于展示技术流程。复制到本地，新建一个txt文件，粘贴进去，然后修改文件后缀名为html即可看到效果。 -
pro 6000 有什么好的购买渠道吗？什么价位合适？
