猜 5090 快两倍得到三格答案、跑五遍把第一遍的冠军换掉、六张 2016 年的卡凑出 192GB 跑 52.5 tok/s
六组今天的实测：同一个模型改两个采样参数差 10.1 分、单跑六发六中的那个跑五遍只剩一分之五、他猜 5090 快两倍得到三格答案、六张 2016 年的卡 500 美元凑出 192GB 跑 52.5 tok/s——每组都写明先入为主被推翻在哪一格，以及作者自己承认的条件。
昨天傍晚 7 点整，公众号「陆兮科技 LuxiTech」发出手机端实测：16GiB 内存的骁龙旗舰跑 35B-A3B1。
预填充 470.661 tok/s，生成 14.262 tok/s，峰值内存约 5GiB。
今天凌晨 4 点 01 分，X 上 @JeremyCMorgan 转出一份编译题对照：五个本地模型在同一台 GB10 上各跑五遍2。
下午 1 点 26 分，r/LocalLLaMA 的 /u/KienShen 贴出 138 道双语 agent 题的小模型成绩3。
下午 1 点 55 分，小红书「汤包 Matthew」发出 5090 对 DGX Spark 的对照，标题写着「我猜错了」4。
傍晚 6 点 52 分，r/LocalLLM 的 /u/WiseAbalone4021 把六张 2016 年的 Tesla M10 拼成 192GB，单流跑出 52.5 tok/s5。
本期覆盖 11 月 3 日傍晚到 11 月 4 日傍晚。来源是 Reddit 的两个本地模型版块、X、小红书与公众号。
这六组材料有一点相同：动手之前，每个人都先有一个判断。
有人判断某个模型明显更强，有人判断某张卡一定更快，有人判断一台机器根本不该拿来算 AI。
六次实测把这个判断各自推翻在一格上，方式却不一样：有的是再跑四遍就变了，有的是换个采样参数就变了，有的是装不下就反过来。
| 材料 | 动手前那个判断 | 量出来的那一格 |
|---|---|---|
| 五个模型六个语言2 | 第一遍里 gpt-oss-120b 六发六中，就是它了 | 五遍后 Go 并发题只过 1/5，Qwen3.8-27B 以 28/30 最稳 |
| 9 个 4B 以下模型3 | 参数越大分越高 | 1.7B 开思考 63.8%，4B 不开 50.0% |
| RTX 5090 对 DGX Spark4 | 5090 快两倍 | 装得下时快 3.6–5.6 倍，跑 120B 打平，读长提示反而慢 4 倍 |
| 六张 Tesla M105 | 问谁都说不能拿来算 AI | 192GB 显存 500 美元，单流 52.5 tok/s |
| 同一个 DeepSeek 三台机6 | 卡越贵越快 | 单张 5090 只放得下 17% 专家，28.2 tok/s 垫底 |
| 手机跑 35B-A3B1 | 手机跑不动 | 厂方自测 prefill 470.661、decode 14.262 |
一、同一套题跑五遍，最快的两个掉到队尾
这条能进视野，是因为它今天凌晨被转上了 X。
原文写在 10 月 27 日，10 月 30 日又追加一节，作者 Boris Ivanov 是明尼苏达的工程师7。
机器是一台 ASUS Ascent GX10，也就是 NVIDIA GB10、128GB 统一内存。
跑得下的模型用 Ollama，跑不下的用 llama-server。
题是六个语言各一道：Rust、C++、Python、Go、TypeScript、React。
每道题有固定签名与隐藏测试，裁判是 cargo、g++、pytest、go test、tsc，不是人眼。
每个模型跑五遍，温度 0.2，输出上限 32k。「出结果平均」只算通过的那些次——你等一个能用的答案要等多久，就是这一列。
| 模型 | 编译过 | 测试过 | 墙钟中位 | 出结果平均 | tok/s | 抖动的题7 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8-27B Q4_K_M | 30/30 | 28/30 | 54 秒 | 57 秒 | 31 | Go 线程池 4/5、Rust 日期 4/5 |
| gpt-oss-120b MXFP4 | 30/30 | 26/30 | 22 秒 | 27 秒 | 39 | Go 线程池 1/5 |
| DeepSeek V4 Flash IQ2_XXS | 26/30 | 25/30 | 118 秒 | 169 秒 | 20 | Go 3/5、React 4/5、Rust 3/5 |
| Qwen3.6-35B-A3B Q6 | 18/30 | 17/30 | 22 秒 | 24 秒 | 95 | Rust 2/5 |
| Nemotron 3.5 Lightning IQ4_NL | 18/30 | 15/30 | 42 秒 | 34 秒 | 86 | C++ 2/5、Go 2/5、TS 1/5 |
第一遍只跑六道题时，gpt-oss-120b 六发六中，看着就是全球最划算的那一个。
作者也这么写了，然后把每道题重复到五遍。
结论翻过来：它的 Go 并发题五遍只过一遍，Qwen3.8-27B 以 28/30 成了这批里最稳的一档。
他的原话是「一次运行不是一次测量，报区间，不要报均值」7。
速度那一列更反直觉。Qwen3.6 出 95 tok/s、Nemotron 出 86，两个跑得最快的通过数只有一半上下。
两个最慢的反而最可靠。
10 月 30 日他把题量从 6 道扩到 36 道，同机同设置又跑了一遍：
| 模型 | 编译过 | 测试过 | 墙钟中位 | tok/s7 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 32/36 | 30/36 | 24 秒 | 42 |
| Qwen3.8-27B | 30/36 | 28/36 | 69 秒 | 32 |
| DeepSeek V4 Flash | 29/36 | 27/36 | 208 秒 | 15 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 23/36 | 20/36 | 35 秒 | 96 |
| Nemotron 3.5 Lightning | 20/36 | 17/36 | 77 秒 | 88 |
题量一大，头名又换了，gpt-oss 反超 Qwen3.8，队尾没动。
这张表只有一轮。作者自己标了「是没测量的先看一眼」，也说了不能跟上面那张比。
一个是六题五遍，一个是三十六题一遍；DeepSeek 还有五道题撞了 30 分钟请求上限，全算失败。
他还手写了同一个提示，让四个模型各答一次，用来分清「快」和「对」不是一回事。
Nemotron 93 tok/s、27 秒，答案用英文写，只处理了日期。
gpt-oss 44 tok/s、95 秒，编了一个不存在的 chrono 0.5。
Qwen 30 tok/s、73 秒，干净，漏了一行
use Datelike。DeepSeek 17 tok/s、659 秒，代码最好，思考烧掉 11k token。
他试过给 DeepSeek 的思考加 2048 token 上限：快四倍，答案编译不过。
最后一条自陈比别人的都狠：第一轮那些失败里有一半是他自己的问题。
机器上没装 Rust、Go、TypeScript 的工具链；模型返回的代码没加 Markdown 围栏，被判读不出来；给推理模型的 token 预算给低了。
现在脚本第一件事是检查裁判在不在。
这条在 X 上没什么动静：1 条回复、266 次浏览。能拿来判断的就是那两张表和作者自己写下的折扣。
二、同一个 4B，只改两个采样参数就差 10.1 分
r/LocalLLaMA 这条来自 /u/KienShen，发的是 CamThink 团队自己的评测。
数据截到 10 月 29 日，文章 11 月 2 日发布，今天上午才在版块里贴出来。
这家做的正是 NeoMind 端侧 AIoT 平台和 NG4500 边缘盒子——评测方同时是平台方8。
题目是 69 个案例，每个写中文版和英文版，共 138 个样本；NeoMind 1.2.3，32K 上下文。
判定不用 LLM 判官。每条先要求命令真的跑成功，再由脚本检查设备、规则、看板的状态到没到预期值，两条都满足才算过。
九个模型，1.7B 到 4B，基本是 Q4 量化。下面这张是关思考的成绩：
| 模型 | 参数 | 总通过 | 中文 | 英文8 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-flash（云） | — | 81.2% | 82.6% | 79.7% |
| GLM-5.3（云） | — | 76.8% | 78.3% | 75.4% |
| Nanbeige4.2-3B | 3B | 60.2% | 55.6% | 64.8% |
| Qwen3.5-4B（T1.0） | 4.4B | 51.4% | 56.5% | 46.4% |
| Spark-X2.6-4B | 4.1B | 50.0% | 46.4% | 53.6% |
| Spark-X2.6-1.7B | 1.7B | 43.5% | 42.0% | 44.9% |
| LFM3-1.7B | 1.7B | 42.8% | 42.0% | 43.5% |
| Qwen3.5-4B（T0.7） | 4.4B | 41.3% | 40.6% | 42.0% |
| LFM2.5-2.6B | 2.6B | 36.2% | 36.2% | 36.2% |
| MiniCPM5-2B | 2.5B | 33.3% | 约 33% | 约 33% |
| Gemma-4-E2B | 约 2.6B | 26.1% | 27.5% | 24.6% |
Qwen3.5-4B 出现两次，是同一个模型、同一台机器，只换了采样参数。
按模型卡推荐的 T0.7/P0.8 是 41.3%，改成 T1.0/P0.95 是 51.4%——10.1 分，排名从第八跳到第四。
另外两个 LiquidAI 模型起步分更低，原因也在这里。
LFM2.5-2.6B 在错误配置下 24.6%，改到 T0.1/K50/rep1.1 是 36.2%；LFM3-1.7B 从约 20% 到 42.8%。
作者说模型卡上没写 top-p，他们不替它编一个值。
开思考之后，参数量那个排序彻底散了。
Spark-X2.6-1.7B 从 43.5% 升到 63.8%（中文 58.0%、英文 69.6%），是这批本地模型的最高分。
Spark-X2.6-4B 从 50.0% 到 59.4%，Qwen3.5-4B 到 55.1%。一个 1.7B 开思考，赢过所有 4B 关思考。
思考帮在哪也分模型。MiniCPM5-2B 从 33.3% 到 45.7%，涨的全在单步题：单步 58.2%，多步只有 15.0%。
它买到的是执行准确率，不是规划能力。
LFM3-1.7B 只涨 4.3 分，原因在 harness 不在模型。
每轮 ReAct 要吐 1,500–5,400 个思考 token，常常超过 300 秒；平台的思考看门狗这批响了 36 次，每次截断都作废那一轮。
多步题就一路塌下去，作者说这个 47.1% 更接近这套 harness 给的下限。
速度那一栏单独在 Jetson Orin NX 上量，8GB 模组与 16GB 整机两台，重叠数据差 2% 以内。
LFM3-1.7B 单流 49.0–49.3 tok/s；上下文推到 120K 还剩 28.6，保住约 59%，240K 深还有 20.1。
MiniCPM5-2B 掉得最狠，120K 深只剩约 4 tok/s。
八路并发的合计吞吐反过来：MiniCPM5-2B 约 183，Spark-1.7B 约 131，LFM3 约 125，LFM2.5 约 92，Spark-4B 约 81。
作者把口径写在最后一节：138 道题里一个百分点约等于 1.4 道题，4 到 5 分以内的差别不要当成能力差。
榜上记的是「模型 × 配置」，不写配置的名次没有意义；各模型跑在不同主机上，所以不报跨模型的延迟对比。
还有一条要读者自己留神：Nanbeige4.2-3B 的 60.2% 只跑完 108 道题，其余被显存卡住。
它是这批里唯一的全量注意力模型，32K 的 KV 缓存比别家大得多，作者说完整重测光 KV 就要约 14GB。
三、他猜 5090 快两倍：三格答案，其中一格反过来
小红书「汤包 Matthew」这条发出时 2 个赞、0 条评论，还没形成讨论。
作者写了两件事：两台机器都是自己买的，没有赞助；每边一台，家用环境，数字仅供参考4。
方法是同一个模型、同一段提示，插座逐秒记电。他动手前的判断写在标题上：5090 快两倍。
| 场景 | 结果 | 具体读数4 |
|---|---|---|
| 小模型，装得进 32GB 显存 | 5090 快 3.6–5.6 倍 | — |
| gpt-oss 120B 生成 | 打平 | 46 对 43 token/s |
| 读 3 万 token 的长提示 | GB10 快 4 倍 | 16 秒对 63 秒 |
| 同样 100 万 token 的电费 | 差不多 | 跑 120B 时 GB10 只要四成 |
「快两倍」这个猜测在第三行翻了：模型装不进 32GB，显存就不是主战场，读提示被内存带宽按住。
作者给的选择很干脆：常用模型放得进 32GB、要速度，选 5090；要跑一百多 B、要安静、24 小时开着，选 GB10。
限制也得写在旁边：只有一条笔记，没说重复次数，没写量化档、推理框架、提示长度，也没有第三方复现。
能拿的只有那张卡上的五格结论。
四、六张 2016 年的卡凑 192GB，单流 52.5 tok/s
r/LocalLLM 的 /u/WiseAbalone4021（账号背景未公开）开头先把常识摆出来。
Tesla M10 是 2016 年的 Maxwell，每张卡由四颗 GM107 用内部 PCIe 交换拼成 32GB，单颗 83 GB/s、约 1.67 TFLOPS。
他问过一圈，包括 Claude 和 ChatGPT，答案都是「不能用来算 AI」5。
一张 32GB 的 M10 二手约 80 美元，六张 500 美元，凑出 192GB。
理论带宽 4×6×83 约 1,992 GB/s，跟一张 RTX PRO 6000 Blackwell 同量级——后者只有 96GB，价钱贵一个数量级。
机器是当年那代家用件：ASRock B250M Pro4、i5-6400 四核、32GB DDR4，主卡一张 RTX 3070 Ti。
六张 M10 挂在 PEX8748 交换芯片后面，每张走 Gen3 x4，两个电源，650W 与 1650W。
装上就撞第一堵墙：主板看到 25 个 PCI 设备，开不了机。
他把原因挖到 BIOS 的 legacy I/O 端口只有 64 KiB、每个 PCI 桥 4 KiB 窗口，塞不下这么多交换端口。
绕法是改内核保留 PCIe 拓扑，先只开第一个电源启动，进休眠，再开第二个电源唤醒。
算力怎么分：RTX 3070 Ti 只跑注意力、GDN 和路由。
512 个路由专家切到 20 颗 GM107 上，每颗拿每个专家的 32 行中间维；第六张 M10 单独跑共享专家，保持 FP16。
归约分三级：卡内 P2P 相加、卡头汇总、RTX 把五行路由加一行共享合并成一层。
| 阶段 | 耗时5 |
|---|---|
| RTX 广播请求 | 29 微秒 |
| M10 往返（计算加回传） | 132 微秒 |
| RTX 合并 | 9 微秒 |
| 整层 MoE | 约 150 微秒 |
| 其中 gate/up | 39 微秒 |
| 其中 down | 18–23 微秒 |
48 层乘 150 微秒约 7.4 毫秒，一个 token 是 19 毫秒，折出来就是 52.5 tok/s。
这也解释了他开头那个「带宽同量级」为什么没兑现。
每颗 GPU 每个 token 只读 2.5MB 权重，按带宽算是 31 微秒，往返却要 132 微秒——这套系统是延迟受限，不是带宽受限。
质量只说了两句：LCB6 略低、MMLU 略高，没看到明显退化。
注意力层量化到 FP8，因为 3070 Ti 只有 8GB，剩下的显存刚够不到 100K 上下文。
评论区两条。一条说 1,500 美元跑到这个速度很值，等于买了个本地 Opus 4.8。
另一条（jimmoores）先问「你到底建成了还是在提议建」，接着给三个隐患。
换模型就要重写整套软件；注意力留在 3070 上可能让预填充成为瓶颈；最后追了一句「你的 pp/prefill 数字是多少」。
作者没回。帖子里从头到尾只有 decode，没有 prefill，也没有上下文深处的速度曲线。
这一格是空的。
五、同一个 DeepSeek 在三台机器上：谁快取决于驻留多少
今天傍晚 6 点 22 分，r/LocalLLaMA 的 /u/chota23 贴了四张 3090 的数据9。
四张卡都是 PCIe x16、256GB DDR4、Maya 引擎，模型是 orcarouter 的 abliterated GGUF mix-256G，上下文 524K。
预填 400–600 tok/s，解码 30–40、峰值 60（带 dspark）。
同一台机器把模型换成 Qwen3.8-Flash-Next 的 Q8，解码只剩 6–8、预填 65。
他把问题原样抛给了版块：同样的多卡机、不同的引擎，你们跑多少。
昨天傍晚 7 点 43 分，小红书「大灰」把同一个模型放进四套配置里算账，价格取 11 月 3 日的京东行情6。
模型的量级先摆清：552B 总参数，解码每 token 激活 16B；最小量化包 239GB，2.25bpw 要 274GB；1M 上下文下 KV 只占 0.93GB。
| 配置 | 价格 | 速度 | 量化6 |
|---|---|---|---|
| 单 5090 32G + 192G 内存 | ¥83,002 | 28.2 tok/s | 2.0bpw |
| RTX PRO 6000 96G + 256G | ¥136,901 | 35–45（预估） | 2.25bpw |
| 双 DGX Spark 128G | ¥82,898 | 57.5 tok/s | 2.9bpw |
| 4×R9700 32G + 256G | ¥110,389 | 80 tok/s | 2.25bpw |
同一个价位上，双 DGX Spark 比单 5090 快一倍。这跟第三节那句「装得下就选 5090」不矛盾，它正好是那句话的另一半。
作者的解释是驻留比例：32GB 显存只放得下约 17% 的专家，其余 83% 每次从 DDR5 取。
实测 GPU 只吃到 185W，算力在等内存。再加一张卡做层切分，速度从 28.2 掉到 27.6。
双 DGX Spark 那边反过来：256GB 统一内存，2.9bpw 下 62% 的权重直接驻留。
两台之间 200GbE，四路并发合计 111.6 tok/s，整机 480W。
他还顺手记了一个「不是钱的问题」：8 张 RTX PRO 6000 跑原生 FP8，因为 vLLM 在 SM120 上缺 CUDA graph，实测只有 2–4 tok/s。
最后是账单。设备按月摊 36 个月是 2,303 元，加 104 元电费，每月 2,407 元。
API 按 1.9456 元每百万 token 算，盈亏平衡点约 12.4 亿 token 每月。
月用量 6 亿 token 时，API 约 1,167 元，本地是 2,407 元。
按这笔账，纯为省钱不该自建；要数据不出内网、离线、可微调，才轮得到本地。
读这张表要留四个折扣。第二行标了「预估」；价格是当天京东价，作者自己说波动大。
他是「翻了一遍京东行情和社群实测」，不是四套机器都亲手跑。
评论区有人问 Mac，他答「反而更贵了」；也有人直接说「这段太重 AI 味了」，他回「是不是很明显」。
六、手机 16GiB 跑 35B-A3B：prefill 470.661、decode 14.262
公众号「陆兮科技 LuxiTech」昨晚 7 点发的这篇，讲的是他们自己开源的 LuxiInfer 开发者体验版。
这家公司做端侧推理方案，账号就是官方号，所有数字都是自测1。
要推翻的常识是「手机跑不动 35B」。他们靠三件事叠在一起。
专家权重压到 2-bit；做多级专家缓存，优先复用刚用过的专家，称相邻 token 的专家命中率 82%；把「要用再读」改成异步预取。
成绩是在一台 16GiB 运行内存的骁龙旗舰上跑的：
| 项目 | 读数1 |
|---|---|
| 35B-A3B 预填充 | 最高 470.661 tok/s |
| 35B-A3B 生成 | 最高 14.262 tok/s |
| 峰值运行内存 | 约 5 GiB |
| 自研 LuxiLLM-1.7B 预填充 | 2,617.54 tok/s |
| 自研 LuxiLLM-1.7B 生成 | 44.66 tok/s |
| 4K 输入的 KV 缓存 | 62.95 MiB |
他们的对照基线是高通官方的 NPU 参考实现（ai-hub-models）。
4K 上下文下，Dense 模型的解码最高是官方基线的 2.35 倍，预填充最高 2.17 倍。
35B 那一档的对照更值得看。文章说其他开源方案在手机上的预填充一般在 100+ tok/s，这次是 470.661。
文章还称，这一档超过了高通官方披露的 30B-A3B NPU+GPU 双引擎方案。
工程上另有一条卖点：这套方案不需要重新训练模型，也不用先训前置路由或投机解码头。
限制要写清楚，因为这一节跟前面五节的性质不同。
第一，全部是厂方自测，这个时间窗里没有第三方复现。
第二，只说了「16GiB 运行内存的骁龙旗舰手机」，没给机型、系统版本、提示长度与重复次数。
第三，「其他开源方案 100+」这句没有点名是哪一个方案、哪一档量化。
剩下能自己算的是等待时间：按 14.262 tok/s，一个 300 token 的回答要约 21 秒。
同一篇里的 App 截图显示，35B-A3B 跑 461.98 预填、13.34 生成。
这个速度能读长文，按对话的节奏用，还是慢的。
顺带
- 同一个引擎的新版本，先把质量摆在速度前面。 Basalt 0.2.0 的作者 /u/jesdga95 这次先给质量表：以全精度权重为参照，llama.cpp 的 Q8 是 KLD 0.0325、首位一致 93.98%，Basalt 的 Q8 是 0.0200 / 95.34%10。新出的 NVFP4-DQ8 是 0.0561 / 92.25%，DQ6_K 是 0.0624 / 91.65%，GSQ-RCO 的 IQ3_S 是 0.1497 / 87.56%。速度在同一台 5090 加 5060 Ti 上：结构化 603.7 与 594.2、闲聊 363.8 与 321.9、散文 295.0 与 299.9，64K 预填 10,221 与 10,229。他自己写了折扣：「每个引擎用各自的工具量，不是完美对照」——这话是他上一版发现基线本身有误差之后说的10。
- 四个决策模型榜，两个榜的相关性是 0.33。 /u/Balance- 把 System One Bench、Artificial Analysis 决策指数、AIM System One Index 与一份 100 模型 Borda 榜的公开数字拉在一起看11。三条结论：5B 以下微调比底座重要，同底座不同微调最多差 22 分；1B 以下看语言，英语撑得住，阿拉伯语掉 16–22 分；别信任何一个「第一」，两个榜的相关系数只有 ρ=0.33，Tev1 4B 在 AIM 上是小模型第二，在别的榜接近垫底11。
- Arc Pro B60 空闲 70 秒，把显存搬回系统内存。 昨天贴 WSL2 那组的 /u/Ton-Llop 今天换了机器：Windows 11、llama.cpp b11889 Vulkan、同一张 B60 24GB、驱动 32.0.101.897612。七次都发生在 GPU 空闲 68 到 71 秒之间：专用显存计数从 20.3GB 掉到 0 用约 15 秒，系统可用内存同步从 16GB 掉到不足 5GB，llama-server 自己的计数一动不动。他怀疑是 WDDM 驱逐或空闲省电，暂时只在服务里等，没有解法12。
- 三张 3090 的 72GB，够不够放全部专家。 /u/Civil_Fee_7862 只有 32GB 内存，主板是消费级 B850，四张卡里一张只能走 Gen4 x1，于是发帖问这会不会毁掉 Strata13。评论里两派都同意一件事：72GB 显存足够把全部专家放进显存，Q3 再加 256K 上下文还有余量，真正卡住的是通道。有人报了自己的两台 R9700：解码 190–200、预填 6,300，8 个用户跑 200K 时解码 49013。
- 一家英国金融科技公司说自托管中国模型省了九成。 r/LocalLLaMA 今天有两条转同一件事：Revolut 把 Claude Code 换成自托管模型，称 AI 编码成本降十倍、少付约 90%14。这是公司口径，本期没拿到它跑了什么题、几轮、多少电费，只能当一条待核的说法。
先把这五件事问清楚
- 跑了几遍。 六道题单跑一遍时 gpt-oss-120b 是 6/6，跑到五遍，Go 那道只剩 1/57。
- 采样参数写没写。 同一个 Qwen3.5-4B，T0.7/P0.8 是 41.3%，T1.0/P0.95 是 51.4%8。
- 权重驻留了多少。 单张 5090 只放得下 17% 专家时是 28.2 tok/s，双 DGX Spark 驻留 62% 时是 57.5，两边价位相同6。
- 报的是 decode 还是 prefill。 手机那组 prefill 470.661、decode 14.262，差了三十几倍1；六张 M10 那组只有 decode，prefill 是评论区追问、作者没答的一格5。
- 基线是谁的。 手机那组比的是高通官方 NPU 参考，Basalt 那组比的是 llama.cpp，而作者自己承认两边用的是各自的测量工具10。
今晚可以顺手做一件事：挑一个你正在用的模型，把它的采样参数、你跑过的次数、权重驻留在显存里的比例，三样写在那个 tok/s 旁边。
下次再看到一条单跑出来的「最快」，你手里就有三句话可以问回去。
References
- 1公众号 陆兮科技LuxiTech《手机跑出全球最快速度！陆兮开源 LuxiInfer》
mp.weixin.qq.com
- 2
- 3
- 4小红书 汤包Matthew《5090对DGX Spark，我猜错了》
xiaohongshu.com
- 5
- 6小红书 大灰
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