公司本地部署开源模型

5090

@owen800q 一张就够了吗，并发会不会很吃力

@majuzhang 4 張

可以搜 技术犬，他们好像专门弄这个静音 AI 机箱，但是价格动不动就 50 到 80 万的，看预算吧，有机房的话，可以去找各大服务器厂家询价，例如惠普，戴尔之类的

感觉得魔改大显存

看抖音上有人用 5000 块钱 diy 的丐版硬件部署 dsv4flash ，可以跑到 100tps 以上。

4 张 RTX pro 6000 就够了。

除非数据有超常规格的保密要求, 不然还不如买套餐...本地跑单是商用电费就够你们喝一壶了

感觉现在本地部署根本不划算。。

@wu67 主要是财务会用，有保密要求，我也在考虑是本地部署的成本问题

现在 Agent 工具的上下文很大的，会导致 prefill 阶段很耗时。如果是 20-40 人使用绝对不是 4 张 5090 ，6000 就能搞定的

@woscaizi 其实就是说，本地部署的方案成本会很高而且不好用是么

少说 10 张 5090 。还有内存啥的，一点都不划算。

deepseek-v4-flash 高精度量化模型，两个 dgx spark 可以跑

部署 deepseek 、glm 、mimimax 之类效果好的开源模型用起来会很好，但不是低成本就能部署下来的。你可以调研下部署 deepseek-v4-flash 需要多少钱，它的部署需求基本是最低的。如果是部署 qwen3.6-35B 级别，需要的资源少，但是任务成功的概率低。

deepseek-v4-flash ，2 张 rtx pro 6000 可以跑。

h20 141 两张就够了 ds flash 很强，一步到位不要扣扣嗖嗖最后什么也搞不好

如果你本身比较了解模型相关的概念，可以参考 https://apxml.com/zh/tools/vram-calculator
如果本身不了解，可以直接拿你的需求问 chatgpt ，再结合上面的做参考

@woscaizi #15 qwen3.6-35B 这种级别的，好一点的家用台式机都能跑

可以跑是一回事，能真的用起来是一回事。况且是 20-40 人使用

你要先说预算, 几十万,几百万,几千万,体验是完全不同的

肯定 rtx pro 6000

之前收集过一段时间信息，总结时就是 50 万起步最低档，而且只是低可用的状态。所以最后是找阿里谈商务，保密的部分合同上面写清楚就是了。

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

当前最具性价比的方案就是 2 台 NVIDIA DGX Spark 来部署 deepseek-v4-flash 。价格可以控制在 8 万以内，基本可以满足 20 人同时使用的性能。

2 台 NVIDIA DGX Spark 部署 deepseek-v4-flash
GB10 性能比较差，双机基本只能 1~4 个并发

我们这边有数据中心用的 5090 货源，8 卡，五十多万，最近又涨了一点。不过性价比很高，他们说的 pro6000 十万多一张没有性价比，如果模型能用 5090 跑起来是当前最优解

五十多是整机

GPT luna 不是免费了吗

取决于预算。
勉强能跑起来交差的，五位数不到,跑个 Qwen3.6-35B-A3B 还是够的，文档处理，简单编程能做。不过搞好了没几个人想用。
5 位数算力带宽都好点的可以考虑比如还有几个小时就要发布的 Qwen3.8-27B ，能用。跑 Dense 要注意带宽。

好用点的，能长期用的准备差不多 6 位数了。准备将近 200G 的显存吧。

我这有用 H100+vLLM ，4K 上下文并发几十也没毛病。不过跑 Agent 上下文到 100K+明显卡 prefilling 。仅供参考。

4 台 NVIDIA DGX Spark

需要的显存至少按照 250G+准备，模型 v4 flash 就够用了，目前这个阶段的话是这样的。

如果跑 Qwen,Qwen3.5-122B 也差不多了，不会说胡话，能跑代码，能跑文档。

如果只是十个人以内用的话还好，其实一台 Mac Studio 或者说 4 张 5090 就可以。但如果你要五十个人的并发，而且还要高级模型的话，至少得准备百万级别的预算，而且还要配备机房和专门的维护人员。

@zsj1029 你这个方案大概是多少人用

这个我是真部署了，4 张魔改 4090 48G 的卡；
DeepSeek-V4-Flash 几乎只能一个人用。
稍微流畅点儿的用的 Qwen3.6-35B-A3B

给你个参考，4 块 V100 32G ，NVLINK 一代总线，用 lmdploy 跑 Qwen3.6-35b-a3b ，单线程能到 140 tps 。跑 Qwen3.6-27b 稠密，单线程能到 100+ tps 。整机 DGX-1,8 个 V100 ，当年（差不多 10 年前）卖 100 万。

可以租算力，我们公司租了 A800 40G 8 卡 一年 14w

正经 50 人用 平头哥芯片 16 卡私有化部署 glm5.2 400w 元 勉强能支撑

5090 跑 27b 的 qwen dense 模型 nvfp4 量化，或者 2 卡 pro6000D 跑 deepseek v4 0731 nvfp4 的量化

用买硬件的钱充 codex 或者 claude ，用到公司倒闭都用不完

真有意思，这个帖子让我见识到，哪怕是程序员，也存在不认真看内容、只想按自己的想法回答的现象

最近刚刷到别人计算了一下，除非高强度使用，不然本地部署比买贵几十倍，差不多 20 年回本

实际经验告诉你：4*5090 部署 Qwen3.6 27B NVFP4 够了，我们 vllm 部署并跑了两个月了。

我们部门 100 号人，实际在用这个模型的大概也就是三四十号人的规模，日常也就 4~6 个并发请求，缓存命中率最低 75%左右，有一段时间维持在 94%左右。

除了确实偶尔会卡顿一下（来了个大请求 prefill 占了资源），日常还是很流畅的，多数时候每个请求基本都能维持在 40~75 tok/s 。

当然，如果你们是要用来疯狂 vibe coding 那肯定就不行了，不过这个模型也达到可以随意 vibe coding 的能力。

放几条日志上来看看，不是瞎说（贴图太麻烦了直接贴文本）：

```
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:32:44 [loggers.py:310] 2 Engines Aggregated: Avg prompt throughput: 6927.3 tokens/s, Avg generation throughput: 211.5 tokens/s, Running: 7 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 17.3%, Prefix cache hit rate: 75.5%, MM cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:32:44 [metrics.py:120] SpecDecoding metrics: Mean acceptance length: 2.77, Accepted throughput: 135.20 tokens/s, Drafted throughput: 152.80 tokens/s, Accepted: 1352 tokens, Drafted: 1528 tokens, Per-position acceptance rate: 0.931, 0.839, Avg Draft acceptance rate: 88.5%
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:32:54 [loggers.py:310] 2 Engines Aggregated: Avg prompt throughput: 3843.2 tokens/s, Avg generation throughput: 382.0 tokens/s, Running: 5 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.8%, Prefix cache hit rate: 75.7%, MM cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:32:54 [metrics.py:120] SpecDecoding metrics: Mean acceptance length: 2.73, Accepted throughput: 241.65 tokens/s, Drafted throughput: 280.15 tokens/s, Accepted: 2417 tokens, Drafted: 2802 tokens, Per-position acceptance rate: 0.916, 0.809, Avg Draft acceptance rate: 86.3%
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "HEAD / HTTP/1.1" 404 Not Found
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "HEAD / HTTP/1.1" 404 Not Found
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:33:04 [loggers.py:310] 2 Engines Aggregated: Avg prompt throughput: 1300.6 tokens/s, Avg generation throughput: 332.5 tokens/s, Running: 2 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.8%, Prefix cache hit rate: 75.7%, MM cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:33:04 [metrics.py:120] SpecDecoding metrics: Mean acceptance length: 2.75, Accepted throughput: 211.70 tokens/s, Drafted throughput: 242.61 tokens/s, Accepted: 2117 tokens, Drafted: 2426 tokens, Per-position acceptance rate: 0.913, 0.832, Avg Draft acceptance rate: 87.3%
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:33:14 [loggers.py:310] 2 Engines Aggregated: Avg prompt throughput: 4531.0 tokens/s, Avg generation throughput: 204.7 tokens/s, Running: 4 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 11.4%, Prefix cache hit rate: 75.6%, MM cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:33:14 [metrics.py:120] SpecDecoding metrics: Mean acceptance length: 2.90, Accepted throughput: 134.06 tokens/s, Drafted throughput: 141.16 tokens/s, Accepted: 1341 tokens, Drafted: 1412 tokens, Per-position acceptance rate: 0.970, 0.929, Avg Draft acceptance rate: 95.0%
(APIServer pid=1) INFO: xxxxx - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:33:24 [loggers.py:310] 2 Engines Aggregated: Avg prompt throughput: 10786.8 tokens/s, Avg generation throughput: 173.7 tokens/s, Running: 7 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 16.6%, Prefix cache hit rate: 75.6%, MM cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=1) INFO 08-14 07:33:24 [metrics.py:120] SpecDecoding metrics: Mean acceptance length: 2.83, Accepted throughput: 111.99 tokens/s, Drafted throughput: 122.59 tokens/s, Accepted: 1120 tokens, Drafted: 1226 tokens, Per-position acceptance rate: 0.949, 0.878, Avg Draft acceptance rate: 91.4%
```

@ndxxx 至少 20 人，vllm 一点参数调优，基本都是运维的工作，没有什么研发的内容

可以看看懒猫微服，他们有一个算力仓 128GB 内存，性能不知道咋样，你可以问问

@zsj1029 那这个成本还是挺高的😂