林
@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？
@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。
我想部署一个本地AI，需求是做林业咨询，和设计方面投标文件和相关报告工作，主要涉及专业知识比较多，但模型这类型资料应该比较少，需要推理分析，而且投标，报告，因为地域不同数据可参考的资料不多除非之前做过，如果没有还需要大量搜索网络，我问过AI，如果里面跨专业点比较多，对模型推理理解要求高。虽然是林业，也会涉及到天气，土壤，山地，水利。所以就拿不住用哪种模型，72G价格还能接受，就是纠结模型也不能提高太多，调用并发数没有那么大。公司没几个人用。所以就不知道选48G合适还是，72G合适。各位能帮忙分析一下吗？
