[Local LLM] DGX Spark、ASUS GX10、MSI EdgeXpert 看起来都像是一个母胎的产品,用起来有差别吗?
Spark 最贵,和后两者价钱有点儿区别,不过看起来都像是同一个方案,只是公版和各家自己牌子的区别而已? Spark 自带开箱即用的工具集,会有老黄家在 Spark 上才能用的工具吗? 用线对联 Spark 也能和另外两个机型,扩展使用 LLM ? 三者有什么产品硬件上的差异区别
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Spark 最贵,和后两者价钱有点儿区别,不过看起来都像是同一个方案,只是公版和各家自己牌子的区别而已? Spark 自带开箱即用的工具集,会有老黄家在 Spark 上才能用的工具吗? 用线对联 Spark 也能和另外两个机型,扩展使用 LLM ? 三者有什么产品硬件上的差异区别
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导师搞了台DGX Spark,说要部署一个大模型进去,关于DGX的中文部署教程目前并不算多,和各位佬友分享一下这次部署过程完整,顺手写一篇教程。 这里计划部署的模型是 AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-NVFP4 · Hugg
有厂商来我们公司宣讲AI怎么怎么怎么牛逼,怎么怎么赋能,怎么怎么壮大,还要AI AGENT等等,然后老板就被洗脑了。在我的极力劝阻下,不知道从哪搞了这么一台,这个烂摊子就扔给我了 看了看除128GB好像没啥优势 13 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
模型来源 RedHatAI/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 · Hugging Face sakamakismile/Qwen3.6-27B-NVFP4 · Hugging Face Qwen3.6-35B-A3B速度 单用户串行测试 : num_prompts=20
这东西我都没见过实物,在 USA 的同学有一台,但是他上线后应用的事情都快拉爆了,暂时没空测我的想法,只能想象着来问一下这里各位佬了: C++,Python 的代码 review; 根据提示词,处理 MySQL 返回来 8k~13k 条已成 JSON 的数据提取;(字段和内容不多
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比如看 dgx spark 这台机子,部署 31B BF16 gemma 这台机子的带宽 273 GB/s 31B 参数 × 2 bytes (BF16) ÷ 273 GB/s = 每个 token 227 ms = 理论最大 4.4 token/s 实际能到 3token/s
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在 mac studio 、395 Max 和 DGX Spark 这几种设备考虑 本地部署的 coding 能力和效果,能接近 gpt-5.3-codex 吗? 如果本地部署的 coding 能力可以,我感觉可以让牛逼的模型 API 来创建分解任务,然后让本地执行。
在 mac studio 、395 Max 和 DGX Spark 这几种设备考虑 本地部署的 coding 能力和效果,能接近 gpt-5.3-codex 吗? 如果本地部署的 coding 能力可以,我感觉可以让牛逼的模型 API 来创建分解任务,然后让本地执行。