English(EN) For users with 4x-8x 6000 PROs, how is your experience with bigger models lately? (GLM 5.2, Kimi 2.7, DeepSeek V4 Pro)

用户讨论在 RTX 6000 Ada PRO GPU 上的大型模型性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-25 02:14

Reddit 上的一场讨论探讨了在配备 4x 或 8x NVIDIA RTX 6000 Ada Generation PRO 显卡的高端 GPU 设置上，GLM 5.2、Kimi 2.7 和 DeepSeek V4 Pro 等大型语言模型的性能。用户正在分享他们关于显存使用、量化级别（4 位 vs 8 位）以及对代理和编程任务潜在性能影响的经验。对话还涉及运行这些模型的首选后端，例如 vLLM 或 SGLang。 AI

影响提供了关于大型语言模型在高端消费级硬件上实际性能的见解。

排序理由用户关于硬件和模型性能的讨论，而非主要发布或研究发现。

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r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/panchovix · 2026-06-25 02:14

对于拥有 4x-8x 6000 PRO 的用户来说，最近使用更大的模型（GLM 5.2、Kimi 2.7、DeepSeek V4 Pro）体验如何？

<div class="md">Hello guys, hoping you're doing fine! I was wondering, for users with 4x-8x 6000 PROs (so between 384 and 768GB VRAM), how are bigger models working for you? I have planned to either jump to 4 or 8 from my actual system, and want to…

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对于拥有 4x-8x 6000 PRO 的用户来说，最近使用更大的模型（GLM 5.2、Kimi 2.7、DeepSeek V4 Pro）体验如何？

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