English(EN) Four big local LLMs on one RTX 5090 and 128 GB of RAM, benchmarked side by side

四款大型本地 LLM 在 RTX 5090 和 128GB 内存上进行基准测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-21 15:20

一项技术基准测试比较了四款在单台 RTX 5090 GPU 和 128 GB 内存上运行的大型本地语言模型 (LLM)。测试的模型包括 DeepSeek-V4.1-Flash (748B 参数)、GLM-5.3-Flash (321B 参数)、Qwen3.8 Flash-Next 和 Ornithogalum，使用了 Project Maya、Strata 和 ExLlamaV3 等不同的运行时。基准测试测量了在长达 125K 标记的上下文中的解码速度、预填充性能、起草能力以及在实际任务上的质量。结果表明，每个模型和运行时配置都有不同的优势，其中 Qwen3.8-Flash-Next 实现了高标记生成速度。 AI

影响为用户提供了关于本地 LLM 性能和硬件要求的实用见解。

排序理由技术基准测试，比较多个 LLM 在特定硬件上的性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Seppe Gadeyne · 2026-10-21 15:20

四款大型本地LLM在单块RTX 5090和128GB内存上并排基准测试

<p><strong>One RTX 5090, 128 GB of RAM, and four open models from 125B to 748B parameters.</strong> Over the past weeks I got each of them running on the same workstation, on three different runtimes. On October 21, 2026 I measured all four on the same day, one after the other, w…

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四款大型本地LLM在单块RTX 5090和128GB内存上并排基准测试

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