预算三万内，最高不超过五万。
求大佬推荐机器型号和配置 🙏🏻
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RTX 6000 48G *8, 免强能跑 4.1, context 只能稳定在 256K
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JerningChanOct 20
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哈哈哈哈，那可以跑个 qwen3.8-27b 4bit 量化。。。
你随便一张 5090 都多少钱了？ 4090 那些 22g 的 2080ti ，也能跑，但是就相对慢一点，而且上下文不太够 |
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LGZzzzOct 20
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bilibili 搜本地部署有很多视频讲本地部署这个事. 本地部署恼火.
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ioriluOct 20
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3 万看买内存够不够
本地玩说实话没十几万别折腾没意义, 尤其你还想靠这个赚钱的话 比如配一个专业显卡, 至少 72G, 这卡可能现在就要十万, 再加几万买内存, 至少 256G |
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faker5276Oct 20
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新出的 NVIDIA RTX Spark 能跑 4.1 吗？
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GavinZZOct 20
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3 万内可以买那个 amd ai max 495 或者 395, 395 稍微便宜点，跑 qwen3.8 27B 还是挺流畅，40tps ，v4.1 flash 吃点力，参数量大，跑个量化版也能跑
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kerwin1874Oct 20
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一张 rtx pro 6000 都十几万了，几万预算建议去租机器玩，或者玩玩 qwen 3.8 27b 这种图一乐让它写写黄书还是可以的
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duanxianzeOct 20
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搁这做梦呢？？你加两个 0 都不够
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duanxianzeOct 20
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@faker5276 不能 也只能跑 qwen 3.8 27b 这种
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penisulaSOct 20
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我现在 m2max 96G 就能跑 q2 量化的 deepseek v4 flash ，4.1 变大了很多，qwen 3.8 flash 能跑 q4 量化的
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koicOct 20
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13 万啊，得是 Mac Studio M5 Ultra 256G 16T(30+64 核)台式机 Z1U5000DG ；就这也不到 100 tok 吞吐啊，你再低配就只有 20-35 tok 了
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juzisangOct 20
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qwen 3.8 27b 这种小模型，雷霆大思考，思考过程能占满上下文...根本没法用
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AIgogoOct 20
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预计年底前后这些硬件会降价一波.....
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sunmacarenasOct 20
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dgxspark 没涨价之前 128G 的 3 万以内可以搞定，能跑 qwen3.8-next-flash-NVFP4 的模型
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BeforeTooLateOct 20
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DeepSeek v4.1flash 本地部署还要流畅，我感觉 50w 都不一定行
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HakuOct 20
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两台 RTX SPARK 应该可以拿下 dsf4.1
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codehzOct 20
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要跑 200tok/s 这种实用速度的话预算至少乘以 100 才行，否则只能是乌龟爬
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pnczk2019Oct 20
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试过几次。感觉本地部署就是自己找罪受。
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wenxueywxOct 20
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之前测试 H20 跑 Qwen3.8-Flash ，结论： 短输入、短任务、低并发：快。长上下文、多会话并发等待长，体验差
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qiuhangOct 20
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3 万就别想了，加两个 0 差不多。实在要跑，跑个 qwen3.8 27b, 去阿里云租点边角料的抢占式实例，一天 50 来块。跑点黄文，黄土，黄片什么的的也不是不行。如果用来写代码，真不如把 3 万拿去买商业 llm 套餐，能用好几年呢。
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@wises #23 你这张 5060 Ti 能干嘛？出来搞笑的吗= =
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@cjkcjkcjk 你要用 strata 这样的推理工具，比呆呆的用 ollma.cpp 这些更好点。我当前这个配置大概每秒最少达到 80tokens 稳定，某些情况下能达到 100 多 tokens,按照人的阅读速度每秒超过 60tokens,那就反应不过来了。
另外你要说清楚你有几个人并发， 这个很重要，直接关联到硬件的配置。 另外我让 claude 刚给你评估了下跑你这个精度需要硬件配置，供你参考， 我的是丐板，所以内存加不上去。  |
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wisesOct 20
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@mzotw2babm 你要多看看刚出来的 strata,16G + 大内存可以跑不少东西了。
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wudayeOct 20
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我的配置给你参考一下：3k 的 8 核 32GB 迷你主机+4k 的魔改 3080 20GB 显卡+600 块钱的外接显卡坞，跑 Qwen3.8 27B 量化模型的速度是 55tok/s
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azhangbingOct 20
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https://github.com/Niko1221/Strata
2080ti 小超频+ 64GB DDR4 3200 12600k 的主机 跑 Swift Q3S 的速度是 60t/s 256kb 上下文 |
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pxlxhOct 20
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你要是能跑的话 那些卖 token 的不是得头埋裤裆里面
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mzotw2babmOct 20
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@wises #27 被你打懵了。你 26 楼的回复，图片中写的正常跑 Q2_K 要 512G 内存+32G 显存。你是说你的 48G 内存+16G 显存就能跑？
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wisesOct 20
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@mzotw2babm 是的，我这是 2 台机器，并不是一台。 我自己这台 itx 小机箱/小主板，可以跑 q2, 我嫌弃精度不够，强行升级到 q3 了，内存估计爆了，准备等内存回来卖掉，上最少 96G 或者 128G 上线。
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wisesOct 20
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@mzotw2babm 这么说吧，你先去自己跑下 strata 推理引擎，会更新不少知识的，记得让 codex/claude 帮你优化。
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Clannad0708Oct 20
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想啥呢...你就算部署了，智力程度，吞吐，上下文都非常拉跨
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realJamespondOct 20
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捡垃圾 v100 16g*2 可以跑 gsq 的 27b 了模型 10g 左右
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wclebbOct 20
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我先说我自己用 M5 Max 128G+1T ，Mac Studio ，应该符合你预算内。
（ M5 Ultra 96G ，也能跑，但是能跑大模型的范围缩小到 70B 以下） DeepSeek v4.1 flash ； https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF 昨晚查过，我不清楚能不能跑（ AI 说可以尝试，因为有部份可以在 SSD 按需读取）， 但是再了解好像速度不高，我觉得下了意义不大 Nvidia 大模型 https://lmstudio.ai/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl 像是这个大模型，Bionic 能跑，简单问候就结束了，没有实际应用。 qwen 3.8 27B ，常见主流的大模型。 https://lmstudio.ai/models/qwen/qwen3.8-27b 你说的 qwen 3.8 27B ，稠密模型，我前段时间用来 MCP Blender ，在 M2 Max 64G Mac Studio 跑了几天，做 3D ，可用，但不高。（ 128G 刚入手没有尝试） ———————— 没用过的云玩家： DGX ，64G ，128G ，CUDA 毫无争议的王者，生图生视频，跑模型一切都 OK 。 速度印象中好像单台 DGX 打不过 M5 Max 128G ，输出速率上偏低，但是有些方面各有千秋。 例如 &t=40s ———————— 近期的可选 Windows 笔记本，例如 3.8 达不溜，华硕新出的 Windows on ARM ，Nvidia 联合出品，跟 DGX 一样的芯片，但速率严重偏低，如果不喜欢且不看好 Mac ，WinOnARM Nvidia 也不错。 不过初期上市，大量的兼容性也是个问题，所以需要自己留意。 |
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sentinelKOct 20
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我目前的机器市场价是 8 万左右。rtx pro 5000 48GB + 128GB DDR5 6000
目前的性能是 strata 跑 qwen3.8-flash-next-nvfp4 ，prefill4000 ，decode 130 。256k 上下文能温 5 个会话。 sglang 跑 qwen3.8-27B-nvfp4 ，256k 上下文，4 并发，配合 Hicache 能热 3~4 个会话。单路 decode 120 ，prefill 5500 到 3000 。 |
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anyutianminOct 20
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qwen3.8 的哪个模型？ 27b 的话，最便宜的方案应该是 170hx ，解锁的 64G ，现在涨价了，2W ，配个垃圾的 U ，16G 内存，差不多 2.5W 搞定，开 MTP 应该能达到 60 多 TPS ，够一两个人一起用爽了；不过这卡没有 NV 的质保，差不多价格的话，上 4090 ，现在快 3W 了，应该能刚好达到 3W 以内的要求，不过只能上 fp4 量化的版本。
3.8 flash 的话,用 fp4 量化也能上，也是一张卡。 如果要上 ds v4.1 的话，七百多 B 的参数量，其实已经不能算 flash 这一档的模型了，五百多 G 的显存，如果都用显存跑的话，基本得八卡才行。不过看场景，如果只是要部署对 tps 没有要求，用内存甚至 SSD 跑的方案会便宜很多；不过基本是没法用；其实这种更推荐上 ds v4 flash 或者 glm 5.3 flash ，不知道 m3.1 flash 多大，部署这些模型反而更划算。 |
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ntdllOct 20
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上限 5 万，可以放弃了。
非要跑只能是量化模型，量化到流口水的那种。能用，但肯定说不上好用。 |
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ShadowPowerOct 20
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https://cyberq.tw/2026/10/18/deepseek-v41-flash-1017-dual-machine-dgx/
有一篇双 dgx 跑 deepseek v4.1 flash 1017 的测试 |
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nexuszjqOct 20
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跑不量化的版本至少得 20 个 w 吧
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keshawnvanOct 20
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低预算本地能跑起来速度也满足不了需求的
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strobber16Oct 20
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CyouYamatoOct 20
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你这预算只能买 dgx spark 用单台跑最新的 qwen3.8flash nvfp4 量化,ds flash 那建议 10 万以上的预算再考虑
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hashtagOct 20
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两个 3090 配 ddr4 ，12 代 u 这种组合怎么样，搞搞 strata 不知道行不行
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hugowangnzOct 20
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看看最新的 RTX Spark ？我昨天看影视飓风用这个测试了一下 qwen 一个 125B 的模型，能达到 40tokens/s 的速度，当然具体是几位量化我没看到；价格三万多到四万多吧
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ala2008Oct 20
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一分钟回复一次？那没意义
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oldlampOct 20
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https://mp.weixin.qq.com/s/L2LcEMOrHCl1qFpWZob08Q
用不同量化规模，可能就配置不一样，如果有的人把量化过度污名化，恐怕也有点儿过分 参考网上的配置，我测试过 5060ti 16G +64G （ 32G*2 ），也能达到 50tokens/s 以上，而且用的是 IQ3S 的，感觉也不算多笨。 |
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ETiVOct 20
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DGX Spark ，现在不到 5 万
https://mia-ai.net/models?for=spark%3A1 单台 DGX Spark 能跑这些模型，DeepSeek 得 2 台 举例的话，可以看这个页面，有 Tok/s 的具体表现 https://mia-ai.net/models/Qwen3.8-Flash-Next-Single-DGX-Spark-TensorFold |
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louis16sOct 20
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上下文太小，带宽太小都没什么玩的必要
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heleiOct 20
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10 万左右勉强能用
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wwhcOct 20
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三块／四块 3060 12gb 就够跑 Qwen3.8 27B Q5/Q6 200k+上下文了。但你需要能找到支持 3/4 个至少 pci-e x8 的主板
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jiayouzlOct 20
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哈哈哈哈哈 3 万 5 万的配置跑这些大模型？你咋想的？
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JerningChanOct 20
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@kerwin1874 哈哈哈哈，上个越狱版，不嫌慢，估计一段段的做些小视频也可以啊，哈哈哈哈，先写好小 h 书，再生视频😂
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liuylOct 20
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不是公司出钱就没必要，订阅省钱的多。而且现在新模型出的这么快，买硬件很快跟不上了
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moonvstodOct 20
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两台 dgx ，大概 7.5~8 万元，可以跑满血 ds flash 4.1
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coefuOct 20
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千万不要本地部署，3w 买 Claude API 多好。
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connor123Oct 20
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@duanxianze #9 加 2 个 0 ，三百万都不够？这么贵的？
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LighferOct 20 via Android
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4 卡 5090 跑 27B NVFP4 ，上下文 256K ，大概可以支撑 15 到 20 和并发请求，偶发卡顿但是还是能用
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duanxianzeOct 20
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@connor123 要是原价能买，那够了，但是原价买不到，需要各种加价，就不太够了
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jianyunetOct 20
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strata 真是革了好多人的命还不自知
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mzotw2babmOct 20
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@wises #35 可以的，学习了。虽然感觉 strata 解决不了楼主的问题，但确实让我学到了。我准备去试试
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firemeteorOct 20 via Android
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24G 卡+32G 主存能跑 qwen3.8 flash next IQ2_s 量化。推理速度能到 60TPS 左右，但是模型本身用起来恼火，不知道是不是量化过头了。感觉反应有点神经质...
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chengiriOct 20
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NVIDIA RTX Spark ，需要权重压缩，有精度损失，记忆表放 ssd
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baihaihui01Oct 20
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dgx spark ，可以跑 4.0 flash 。 上下文需要缩小一下，github 上有开源项目。之前 3.3w 一台。
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SayHelloHiOct 20
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recordnowOct 20
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刚发布的极摩客 EVO-X5Pro,AI MAX+ PRO 495,192G 统一内存,价格 46999,还可以多台级联。
Q4 量化 DeepSeek V4 Flash(284B)和 GLM-5.3-Flash(320B),Qwen3.8 Flash Next |
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VaspikeOct 20
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32b 以下 macbook/mini 就能跑
更高的我就不清楚了 |
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davinci21sOct 20
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strata + 3090 +32G 内存 = 1.1 万，加了 32G 内存可以跑更大模型
qwen3.8 flash-next-iq3_s 60t/s 以上，经常 100 多   |
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levnOct 20
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要超越 gpt-6.1-sol 的速度似乎并不困难
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JCZ2MkKb5S8ZX9pqOct 20
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买不如租啊
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jetttttOct 20
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qwen3.8-flash-next 可以看下 AMD 的 AI Max+ 395, 现在有些专用的推理引擎比如说 gufo, halogen, rulith, decode 速度能到 40+。这个机器目前看两万左右，买 128G 的
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hellskofOct 20
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MoatkonOct 20
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拿 1 万出来来买 api ，都能用很久了，而且是最新的模型。买机器只是硬件又不能更新，限制很大
我以前也想买硬件，算了一笔账，算了 |
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smoothseaOct 20
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跑 qwen3.8 27b 并不需要多贵的配置
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xiumingOct 20
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让硬件在发展几年吧
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fox0001Oct 20 via Android
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问过某宝的服务器卖家，说是华为服务器 30 万可以部署
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QuetalocatlOct 20
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單台 DGX Spark 跑 Qwen 3.8 flash 兩台跑 DeepSeek V4.1 Flash 1017 或者 GLM 5.1 Flash ，一般 Qwen 3.8 flash 比較實際，真要求智力和速度肯定是官方 API 最好
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peyppicpOct 20
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我持有 6x dgx spark 。其中 4 台 可以直接环形串联 运行 TP4 deepseek 1017 ，单流散文 80 左右，prefill 6K 上下。KV Cache 4M （应该还有扩大空间）
上下一个 TP2 上破甲模型 |
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firemeteorOct 20 via Android
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@davinci21s 你引用的数字是 32G 还是额外加了内存跑出来的？
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WhatIfOct 20
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https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4-Flash-DSpark-2x-DGX-Spark
两台 dgx spark 当前狗东价格 99500 就可以拥有 qwen3.8 flash next 的话 就简单多了 ， 我手头一台 ai max 395 128G 版本 单流平均 50-60 ， 双卡 2080ti 22g ，64G ddr 2400 ， 用 strata 感觉差不多，略高 10 个 token 吧，不过我是压低功耗运行的 250w 限制到 180w 运行。 qwen3.8 27b 的话 ，ai max 就别指望了， 速度 25-30 十分感人，完全不适合用，2080ti 的机器 fp8 权重下，速度不错， 最高 130 多。 |
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catazshadowOct 20
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RDNA2 的卡都能 50 tps decode, prefill 1100
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mengduOct 20
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骗币达人。
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davinci21sOct 20
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@firemeteor 都差不多，64G 也没提高多少
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royoOct 20
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ds-v4.1-flash 即便部署自己用，也得十万 rmb 左右。如果没有保密要求，api 划算的多。
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linuslvOct 21
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能跑和能用是两回事
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flyicoOct 21
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不要盯着最低需求骗自己了，能吐字和能流畅的吐字完全是两个产品
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预算 3~5 万如果要落地跑起来，关键是看你的真实业务场景和对并发/上下文的需求：
1. 如果是单人使用、写代码或分析长文档，强推 Qwen 3.8 Flash Next （或 27B 的量化版本）： 现在的推理生态有了很大变化，配合类似 Strata 、ninfer 这类针对特定硬件高度优化的专精引擎（ Overfit Inference Engines ），在 24G~48G 显存（如双 3090/4090 或二手专业卡）+ 64G/128G 高速内存的机器上，分层卸载跑 IQ3_S / NVFP4 ，decode 已经能做到 60~100+ tps ，且能保持 128k~256k 的可用上下文，体验相当丝滑，整机预算 2~3 万完全能打住。 2. 如果目标是 700B+ 级别的 DeepSeek V4.1 Flash： 4.1 参数量和 KV cache 开销比上一代膨胀不少，单台哪怕是 128G 统一内存机器跑起来吞吐也会非常吃力（几 tps 到十几 tps 只能算“能吐字”，无法支撑生产 vibecoding 或批量数据建模）。真要本地满血跑，通常需要 2 台以上 DGX Spark 或多卡集群级联，5 万预算确实会非常局促。 3. 真实落地踩坑建议： 我自己做开源自托管 Agent （ openmuse-standalone ，声明我是开发者），实际折腾下来最深的体会是：本地部署千万不要盲目硬上顶配大模型而牺牲推理速度。小团队和个人 vibecoding / 数据分析场景下，用 2~3 万搞一套“24G/48G 显存 + 128G 内存 + 专用专精引擎”跑 27B~125B 甜点级模型，响应快、上下文不超载，配合轻量上下文裁剪与精准 Tool Call ，生产力远比在极限硬件上卡顿跑超大模型高得多。如果确实遇到极少数极高难度的推理任务，偶尔打一下云端商业 API 补位，是性价比最高且体验最稳定的架构方案。 |
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