白内障是个很小的手术， 重要的是术后恢复期一定按医嘱

@yexiaoqi 大多水军或者蹭流量的， 能跑和能用是两个概念。

看了几个视频，M6 跑 Qwen3.8 27B Q4 量化，才 9 ～ 10 t/s ， 太慢了。

意思是充值了，没用？？

@Jarker 那就别着急， 百来个下载就差不多了，另外提交你的打包到微软 https://www.microsoft.com/en-us/wdsi/filesubmission 或许能加快

微软的代码签名， 一个月 9.9 刀 (须有注册公司）目前最便宜的方式

7900xtx 现在跑 unsloth/ud-q5-k-xl 或者 unsloth/ud-q5-k_m
cache-kv q8_0 上下文 140k
或者
cache-kv bf16 上下文 100k

同款， 还换过一次， 这么危险吗

@ayyll 5 月买的，TUF B550 + cpu 5600 + 32G ddr4 ， 全套不到 8k

@honjow

启动参数供参考：

-t 10
-b 512
-ub 256
--spec-draft-n-max 3
--fit off
--no-context-shift
--metrics
--kv-unified
--jinja
--cache-type-k q8_0
--cache-type-v q8_0
-fa on
--spec-type draft-mtp
--ctx-size 131072
--parallel 1
-ngl -1
--chat-template-kwargs {"enable_thinking": true, "preserve_think": false, "reasoning_effort": "medium"}
--no-mmap
--temp 0.6
--top-p 0.6
--top-k 15
--repeat-penalty 1
--repeat-last-n 64
--override-tensor blk\.\d+\.ffn_.*_exps\.=CPU
--image-min-tokens 1024
--no-warmup -
-cache-ram 16384
--alias qwen3.8-27b-q5km

@honjow Q5_K_M

@yagamil 没 N 卡， 只有一张 7900xtx ， 显存肯定越大越好

@sentinelK 模型不支持，harness 自动下载安装了 pillow 截图，对比像素，其实之所以用了这么长时间就是验证耗时太长， 实际生成也就 10 分钟, 后续的验证修改了个寂寞

@towser 能力可以，配合 dsh 比 opencode 效果好一些

@woodfizky 迷惑啊， 等谷期再用 Pro 版试一下

L130 稳、加墨方便， 接 nas 全家用

@wcwcxiaobin
llama.cpp + vulkan 128k 上下文, kv cache q8_0

用 DSH 分析并修改 181k 行代码的 Qt 项目 bug ，58 t/s 输入：4.5M tok 输出：29.3k tok

7900xtx 跑 3.8 27B Q5 量化， 搭配 DS harness 效果挺好的， 比搭配 opencode“聪明”一些，输出速度 55 ～ 80t/s