【硬核】超聚变128GB 显存的N卡小主机，居然一个游戏都跑不了？

128G但LPDDR5但256bit[doge]

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如果它卖1w，那么我说它是神机，但是它卖4w，那么他就是一坨💩，有钱建议直接PRO 6000，没钱建议直接云上跑

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4万多，可以买128GB统一内存的AMD ai max395小主机4台了[笑哭][笑哭]

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这东西拿到之前觉得挺好，128GB共享内存，可以部署大参数模型 拿到之后：什么，内存带宽才273GB/s，速度绝对会降 开始跑模型：vllm怎么又报错了，还有为啥sm121一直报Warning（刚出来的时候所有兼容性，除了ollama，其他都是一坨） 还行吗？：gpt-oss-120b 131k上下文能跑35tks/s，两台加一起用本地build llama.cpp跑qwen3 235b-thinking-q4 能跑10tks/s

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孩子们，苹果m系列机子在本地运行大模型上一直是极有性价比的，这完全不是在说反话，就是字面上的意思。

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这东西简直就是北美信创，老旧的工具链，看起来很强但实际很拉，还有高端的价格（⌒▽⌒）

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看到5090 32G跑Chat-Gpt-Oss-120B跑不了就无语了。真是硬广。这类moe没有跑不了的。5090搭配ddr5内存。预加载比这英伟达这128G的机子快两三倍。也就输出稍微慢20%，真没必要为了广告颠倒是非。

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所谓的统一显存，就是DDR5内存，就开了一条内存直连显卡的通道就卖4万？牛[微笑]

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我的5060，本地部署一个qwen3-vl:7b然后再带一个自己弄的ai桌宠，显卡占用就已经占用完了，显存完全不够用[笑哭]

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小明，小明，你之前不是展示过自己的路由器吗？你的路由器不是比这电脑大吗？[doge][doge][doge]

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为什么现在测试大模型都只测ollama呢？vllm，sglang这些优化框架才是首选吧。ollama纯纯玩具罢了。

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这东西不知道是老黄眼红AMD还是被懂王按着头，活脱脱一个“信创产品”。 照理来讲隔壁AMD的strix halo产品已经打过样了，桌面AI这个市场实际上没什么规模，老黄独显混的这么好，没必要来凑这个热闹。但NV确实这么干了，完事打120W的395迷你主机都费劲。。。 要知道这机子是给了170W的arm “APU”，又CUDA又高性能释放，混成这样实在有点不应该。这都没算非X86的适用性问题和本来就高昂的B端产品税了[笑哭]

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家人们，机器滞销了

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劝退:只能跑Linux

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对企业来说算便宜的了吧。一张h100的80g卡，要十多万。

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我96g内存，5090，跑那个120g的模型比这个小机器快不少。

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[doge]6w 多可以买统一内存 512G 的 M3ultra 了

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可4W可以买两张4090 48G了啊 直接把这玩意儿秒的渣都不剩[微笑]

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现在还是早了，给大家一个建议860b可下载本地部署的模型出来的时候，砸锅卖铁都要整一个，会不会用都无所谓，一定要买一个能本地全速运行860b模型的电脑

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