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回复总数  594
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很简单,装个室外天线就行了
8 月 31 日
回复了 Need4more 创建的主题 Local LLM mac 本地部署 llm 不是最佳选择
云 API 的一个致命问题是稳定性及可靠性无法保证,保不准什么时候就降智了,根据这个 API 之前智力水准订制的产品的产出将可能出现不可预知的变化;或者如果企业订购的某一个 API 因为厂商模型升级而废弃,企业根据这个 API 订制的产品将可能需要根据新 API 中的模型的不同特性而重构。本地部署完全没有这个问题
8 月 29 日
回复了 andie 创建的主题 程序员 想看看各位使用 Pi 的姿势
用 Pi 写个 web 终端很简单吧
Deepseek v4 flash 能用的起点是两块 RTX PRO 6000
建议自建本地 llama.cpp 服务器运行 Deepseek/Qwen ,绝对不会发生降智的情况
8 月 23 日
回复了 luckyjoe 创建的主题 问与答 扫拖机器人 哪款比较好?
看来还是石头老当益壮,追觅在营销上已经望风而逃。科沃斯是把钱都花在研发上,没钱请网军?
8 月 22 日
回复了 luckyjoe 创建的主题 问与答 扫拖机器人 哪款比较好?
科沃斯好像是老大?销量排第一,但原先石头的网军最多,追觅在营销方面是后起之秀,去年起超越石头了,可惜最近出了严重的负面新闻
@clemente 请看我的上条回复
基本上主流开源 agent 都适配 llama.cpp 了。pi+llama.cpp 很好用
单卡 24GB GPU + llama.cpp + Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf 可以上到 100K 的上下文,推理质量优于同 4 位量化的 vLLM 配置
建议 Linux + 32GB VRAM GPU + Qwen3.8-27B-UD-Q5_K_XL.gguf + llama.cpp ,可以上到 200k 的上下文。不建议用 vllm ,只能上到 4 位量化,推理质量显著劣于 llama.cpp 的 Q5 量化
8 月 18 日
回复了 1258 创建的主题 程序员 qwen3.8 27B 被低估了
在我这测试 Qwen3.8 27B 智商比 DeepSeek v4 flash 0731 高,DeepSeek v4 flash 0731 的智力水平在 Qwen3.8 27B 和 Qwen3.6 27B/35B 之间
8 月 14 日
回复了 majuzhang 创建的主题 Local LLM 公司本地部署开源模型
1 到 2 张 RTX 6000 + Qwen3.6/3.8 27B + llama.cpp 应该够你们公司用了,不建议用 vLLM ,推理速度可能快些,但输出质量不如 llama.cpp
@clemente 我建议你实际部署以体验真实的情况
@clemente DeppSeek 开源的是 167GB 的版本,仓库里标明了大小
DeepSeek-V4-Flash-0731
167 GB
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731/tree/main
@clemente DeepSeek 开源的是 4B 版本,也就 167GB 左右,你可到 huggingface 计算具体大小
两块 RTX PRO 6000 ,配置 llama.cpp 用于提供推理服务,满血 v4 flash 也就 160GB 左右。就算是单 RTX 5090 ,也够个人用,输出也可以达到 10-20t/s
等 llama.cpp 合并 Deepseek v4 的补丁到主线吧
6 月 6 日
回复了 plko345 创建的主题 Windows windows 终将成为最好的 Linux
微软的前途在于把 Windows 变成 Linux 的发行版之一
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