SSang

@zzutmebwd 有些过于富有了，只能说玩 V100 的都是穷人

@strobber16 主要不是显存不够，是 prefill 太慢了

@paranoiagu 他这个是用来跑原生 tensor 模型的，好像最少也得 64G 显存吧。玩不起，32G 还是老老实实 gguf 吧

@catazshadow 噢噢，就是直接 pcie 拆分 4 卡的是吧。确实 pcie 也听够了，我之前搞过一个 pcie x1 拆分 4 卡的，当时也测不出有什么差距，但后来不知道被我丢哪去了。

@lyonll 我有空也测测 turbo3 ，但其实 q4 我觉得就已经有些不太行了。

我就是体感劣化，有的是很明显的劣化的，就是很简单的任务，比如我让他改一个前端展示从 ID 改成获取名称展示，改了量化之后他直接开始一直循环不输出结果，这种就是明显的劣化了。

我 q8 跑就是很慢，但是基本上任务都能完成，但是 q4 还是会有概率出现乱回答或者死循环。

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然后还有就是我个人感觉本地部署 prefill 速度比 decode 速度重要，decode 只要有 10tok/s 就有一点安慰作用了，但是我要是等几分钟他还在那转圈，就会开始怀疑是不是模型挂了还是报错了。

（我之前其实是有算过的，特别是长上下文编码的场景，prefill 速度会很大程度决定任务的总耗时，100k 左右的上下文，基本上要缓存命中到 98% 以上，decode 速度才会对总耗时有些影响）

@GuardX 反正我看了其他的帖子基本上也是这个结论：「 Q4 及以上质量良好，Q4 以下断崖式下降」

@GuardX 12G 能跑 q2 吧，上下文应该能到 128k ，不行就将降低到 64k ，kv 应该也只能跑 q4 （ q8 理论占用就要 8G 显存了），但我觉得 q2 写代码的话还是不太行的，你日常对话玩玩还行。

@catazshadow hh ，我也在考虑，但是现在好像 nvlink 都还是挺贵的状态。

这个 T10 是 Tesla 还是 Turing 啊？

@jhytxy 是 gemma4-31B 吗？我看 AA 上面的 Intelligence Index 还蛮低的，满血才 30 分，上一代的 qwen3.6-27B 满血都有 38 分了。他的 Q4 的会比 Qwen3.8-27B 的 Q8 量化还厉害吗？

上一代的 Qwen3.6-27B-Q4 对我来说也是不可用的状态。3.8 我这几天用下来感觉是达到可用水平了。