你的机器,能跑什么 AI ?

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运行记录

真实运行数据

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硬件型号

主流显卡 / 处理器

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模型

大模型 / 特色模型

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框架

llama.cpp / vLLM 等

L0 / L1 / L2

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Qwen3.8-27B

L0 自报

Q6_K · llama.cpp 10453

  • AMD Radeon RX 7900 GRE + NVIDIA GTX 1080Ti
  • 27GB
  • Ubuntu

12.53tok/s

Decode

116.21tok/s

Prefill

23GB

VRAM

  • AMD
  • llama.cpp
  • 个人自报
来源: Reddit2026-09-20

Qwen3.8-27B

L0 自报

Q4_K_M · llama.cpp 10453

  • AMD Radeon RX 7900 GRE + NVIDIA GTX 1080Ti
  • 27GB
  • Ubuntu

11.13tok/s

Decode

71.46tok/s

Prefill

17.2GB

VRAM

  • AMD
  • llama.cpp
  • 个人自报
来源: Reddit2026-09-20

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

L0 自报

UD-Q8_K_XL · llama.cpp moecachev1.6-rc0

  • 2x NVIDIA RTX 5090
  • 64GB
  • Ubuntu 24.04.4 LTS
  • CUDA 13.3

32.08tok/s

Decode

671.43tok/s

Prefill

60.7GB

VRAM

  • 2x
  • llama.cpp
  • 个人自报
来源: GitHub2026-09-20

Qwen3.8-27B

L0 自报

UD-Q8_K_XL · llama.cpp b10236

  • 2x NVIDIA RTX 3090
  • 48GB
  • Ubuntu 26.04 LTS
  • CUDA 13.3

43.65tok/s

Decode

1,600.18tok/s

Prefill

44.12GB

VRAM

  • 2x
  • llama.cpp
  • 个人自报
来源: GitHub2026-09-20

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L0 自报

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L1 已复现

社区复现,小规模独立验证,含复现次数。

L2 跨框架验证

同硬件 + 同模型,同量化下的多框架实测数据。