本地机器能跑 DeepSeek v4.1flash 或者 Qwen3.8 得多少钱？

RTX 6000 48G *8, 免强能跑 4.1, context 只能稳定在 256K

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

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.

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

新出的 NVIDIA RTX Spark 能跑 4.1 吗？

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

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

https://github.com/Niko1221/Strata/issues?q=is%3Aissue+benchmark 挑个顺眼的配置

搁这做梦呢？？你加两个 0 都不够

@faker5276 不能 也只能跑 qwen 3.8 27b 这种

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

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

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

预计年底前后这些硬件会降价一波.....

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

DeepSeek v4.1flash 本地部署还要流畅，我感觉 50w 都不一定行

两台 RTX SPARK 应该可以拿下 dsf4.1

@Haku 现价大概 8w

@luodan 老哥你用的 U 是什么型号的？几个 U 啊

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

试过几次。感觉本地部署就是自己找罪受。

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

@cjkcjkcjk 少听这些人吹牛逼，我昨天刚给朋友装了台电脑，配置如下，目前花了大概 2 万多，根据这个配置你的五万足够了。

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。

@wises #23 你这张 5060 Ti 能干嘛？出来搞笑的吗= =

@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。

@mzotw2babm 你要多看看刚出来的 strata,16G + 大内存可以跑不少东西了。

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

@AIgogo 想多了 ai 硬件被重新定价了

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

@mzotw2babm @cjkcjkcjk 我自己也有台 itx 机器，跑的东西更多， 仅仅是 48G 笔记本内存，甚至能跑 q3 精度

你要是能跑的话 那些卖 token 的不是得头埋裤裆里面

@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？

@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。

@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。

想啥呢...你就算部署了，智力程度，吞吐，上下文都非常拉跨

捡垃圾 v100 16g*2 可以跑 gsq 的 27b 了模型 10g 左右

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）

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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

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 。

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。

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。

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

跑不量化的版本至少得 20 个 w 吧

低预算本地能跑起来速度也满足不了需求的

50

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

两个 3090 配 ddr4 ，12 代 u 这种组合怎么样，搞搞 strata 不知道行不行

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

一分钟回复一次？那没意义

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。

@wises

带佬真棒，我也是类似的配置，您这个很有参考意义，比很多盲目说「无意义」的真无意义回复强太多了。

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

上下文太小，带宽太小都没什么玩的必要

@dododada EPYC 9354 *2

10 万左右勉强能用

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

哈哈哈哈哈 3 万 5 万的配置跑这些大模型？你咋想的？

@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😂

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

两台 dgx ，大概 7.5~8 万元，可以跑满血 ds flash 4.1

千万不要本地部署，3w 买 Claude API 多好。

@duanxianze #9 加 2 个 0 ，三百万都不够？这么贵的？

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

@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

strata 真是革了好多人的命还不自知

@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

@coefu 3W 买完第二天就被 ban

@Terry05 那也比本地部署好。可以换 openai 的 api 买。

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...

NVIDIA RTX Spark ，需要权重压缩，有精度损失，记忆表放 ssd

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。

可以看看这个帖子 他家的产品推广过

来源：

https://v2ex.com/t/1233345

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

32b 以下 macbook/mini 就能跑
更高的我就不清楚了

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


要超越 gpt-6.1-sol 的速度似乎并不困难

买不如租啊

50 万。https://mp.weixin.qq.com/s/2bBEX8OSOZ1zNCm4W76pSw

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

我感觉可以学习一波
https://lcz.me/tags/7900xtx

可惜我自己的游戏卡是 7900GRE 16G 显存，纠结

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

跑 qwen3.8 27b 并不需要多贵的配置

让硬件在发展几年吧