slowgen

@yifangtongxing28 大显存 + 凑多张，比如 4 张 4090 魔改的 48G ，或者 4 张 5090 32G ，或者 RTX PRO 6000 96G 。
算力差不多就够用了，举个例子，5 秒总帧数 81 帧的 480x480 视频，在 M2 Ultra 要 1 小时，一张 2080ti 22g 要 120 秒，一张 7900XTX 也是 120 秒左右，一张 5090 就只需 20 多秒，一张 H20 也是 20 多秒。
但是如果你要做 1080x720 分辨率的视频，差距就更大了，因为一张卡的显存可能会爆，比如你用 LTX2 这个能同时生成声音的模型，一张卡也不够用了，除非用社区的量化方案。不同量化程度的方案出来的画质也不一样，需要自己去评估的。
我现在做短剧，一人用一张 H20 ，做 5 秒的精细镜头，单张显卡的显存占用就来到了 70G 。

16g 在 AI 眼里是电子垃圾，你这个价格买两张 2080ti 22g 或者 7900xtx 24g 都更好，能退就退了。不信邪的话去 autodl 租个 4090 或者 5090 跑 comfyui 生成 720p 规格，一秒 15 帧，持续 5 秒的视频，看 nvidia-smi 显存占用。

目前买 API 便宜的只针对 LLM 和图片类，要是玩视频那是贵上天的，重度使用要么租卡要么自己买卡。

这个售价飘了，不如 2 张 AMD 的 7900XTX

A4YJGZtiFZJywxC3vmK7aJngFJWCotVLbfFQ5TgvaAwx 感谢

https://yiyan.baidu.com/blog/zh/posts/ernie-4.5-vl-28b-a3b-thinking/ 自己部署一个玩呗

其实是不太利好 Deno 的一集，Deno 那个 compile 只是把代码无脑合并成一个文件（连压缩都没，注释还保留着）再嵌入 Deno 里，Bun 的 compile 虽然也是合并代码后嵌入到 Bun ，但是还可以 minify + bytecode ，比 Deno 小个几十 MB 。

虽然 Bun 的稳定性一般，但是拿来做客户端工具太爽了，不去和 Deno 、Node 在服务端领域竞争的话没对手

去 https://chat.qwen.ai/ 和 https://chat.z.ai/ 选择带 V 型号的模型，把脱敏或者不重要的图片丢进去问，如果能满足需求就可以按照这些模型大小买硬件。

OCR 能力可以体验 https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanOCR ( https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR ) 和 https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL_Online_Demo ( https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL ) ，不到 1B ，是个电脑都能跑。

5w 以内能买的性价比最高就是 192GB 的官方翻新的 Mac Studio Apple M2 Ultra (24 核 CPU + 60 核的 GPU)那款，跑个 gpt-oss-120B 和 Qwen3-Next-80B-A3B 都很轻松，再跑一个带视觉能力的模型就可以了，2 个模型同时加载也不会爆显存，一起干活挺快的，难度高点就跑 Qwen3-VL-235B-A22B 。192GB 统一内存的好处是未来出了新模型大概率也能跑，不像 4090 48GB,5090 32GB 这种要凑多卡容易爆预算加爆显存。

AMD 的 Max+ 395 这些的瓶颈在于内存带宽，太弱鸡了，能跑但是跑不快，速度只有 M2 Ultra 的 1/3 ，也就跑个 Qwen3-VL-30B-A3B ，如果你体验下来能满足的话，倒也不是不行。

ollama 就是个废物，在 r/LocalLLaMA 都被喷了好多回了，精准控制参数贼麻烦，还不如直接去 llama-server 看参数 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/tree/master/tools/server

而且现在 llama.cpp 自带的 webui 也挺好用的，越来越强大了，缺点就是多个模型加载有点麻烦，要开多个命令。
在 mac 上用 llama.cpp 是最方便的，去 release 页下载编译好的文件就好了，只有 15MB ，追新模型很方便。
举个例子：我跑 gpt-oss-120b 模型，开中等级别推理，这个命令就搞定

/Users/admin/llama/build/bin/llama-server \
-m /Volumes/RC20/lmstudio-community/gpt-oss-120b-GGUF/gpt-oss-120b-MXFP4-00001-of-00002.gguf \
--host 0.0.0.0 \
--port 50505 \
-fa on \
-np 4 \
-ub 2048 -b 2048 \
-c 131072 \
--presence-penalty 1.1 \
--n-gpu-layers 99 \
--jinja \
--alias openai/gpt-oss-120b \
--chat-template-kwargs '{"reasoning_effort": "medium"}' \
--temp 1.0 \
--top-p 1.0 \
--top-k 0

Windows 上同理，下载对应的文件解压就用

Linux 上也很方便，N 卡的话直接 cuda13 驱动一装，docker 配置一下 nvidia 作为 runtime 完事

docker run --gpus all \
-v /home/slowgen/models/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf:/models/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf \
-p 12345:12345 \
ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda \
-m /models/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf \
-c 40960 \
-np 4 \
--jinja \
--n-gpu-layers 99 \
--temp 0.7 \
--min-p 0.0 \
--top-p 0.8 \
--top-k 20 \
--presence-penalty 1.05 \
--port 12345 \
--host 0.0.0.0 \
--mlock \
-mg 0

5060 太丐了，全新也掩盖不了丐的事实，你这个就像“新买了一个 500MB 容量的托管虚拟主机然后部署了一个 WordPress ，玩了一下主题和插件之后索然无味”，能怪 WordPress 太弱吗？