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(TL) 192GB gang - what are you running?

用户讨论在 192GB RAM 系统上运行大型语言模型

一位 Reddit 用户正在寻找可以在配备 192GB RAM 的系统上运行的大型语言模型推荐,并特别提到了他们对 Qwen3.5-397B 的积极体验。他们还对 llama.cpp 进行了自定义修改,以提高混合循环模型的性能,并希望修复工具调用和 KV 缓存的问题。用户对 GLM 4.7 357B、Deepseek V4 Flash 284B 和 Tencent Hy3 295B 等其他大型模型感兴趣,并询问社区他们的经验和比较。 AI

影响 提供了在本地运行非常大的语言模型的实际情况和挑战的见解,为高级用户的硬件选择和软件优化提供信息。

排序理由 用户生成关于在消费级硬件上运行大型语言模型的讨论,而非主要发布或重大行业事件。

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用户讨论在 192GB RAM 系统上运行大型语言模型

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用户生成关于在消费级硬件上运行大型语言模型的讨论,而非主要发布或重大行业事件。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 (TL) · /u/CentrifugalMalaise ·

    192GB 帮 - 你在跑什么?

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Understandably, most chat is around models that fit in 16/32GB VRAM. I totally get that. And I think Qwen3.6-27B is awesome. But, a while back, I bought an M2 Ultra Mac Pro specifically for AI, so my main interest is in models in that size-region…