自己配置低的话，部署出来的比不上现在这些任何一家免费模型我自己24g显存也就能搞个27b的千问3.8模型用用，跑一些云端不做的事情，但也就勉强能用，差距还是太大了

天壤之别

本地部署，普通人根本玩不转好吗？

对啊，很多中文能力太拉了，而且上下文不够，还要让电脑内存一直高负载运行，不如六块钱买一年 gemini 反代玩

来许愿，
希望到时候出一个dsv4pro预览版水平
完全舍弃代码能力，完全只有对话写小说能力X060系显卡就可以部署的本地模型

首先明确一点 并行计算是计算机的通用能力 所以 在面对一个用户访问还是一千个用户访问的时候并不会影响ai的智商 甚至很难影响ai的回复速度 那么接下来会不会影响ai流口水的 就是你给他部署多大的模型了 比如那种1600b大模型 他的知识量是一整个团队协调 每次你发一个问题 他需要开会讨论 出字慢 但是准确率会高 部署占用的显存也高 本地部署的ai经常会流口水是因为要做阉割才能放得下 等于没人和他开会讨论 但是不代表他无法生成正常的逻辑 只是更难贴合你的想法 也无法给出专业数据 知识量超过一个全领域的研究生不成问题 但是能力再强 ai本质上也是在猜你的想法 他不是真的流口水 他只是猜不中你所想的 模型的思考概念有点像过筛 粗筛 细筛 精筛 然后挑ai觉得你最可能的想法给你 【我给你举个例子辅助你理解 如果你本地部署70b模型 可以理解为70万粒米 你部署在显存上还是内存中决定了你筛网是一平方米的还是10平方米的他不影响智力但是影响速度 fp16 8 4 2就是网眼的目数你可以理解为每次过筛是从16 8 4 2个中选择一个正确答案 越低代表ai的选择的余地更少 更容易流口水但不代表他筛不出完全正确的答案】而你和那些大厂模型的区别就是 你可能塞的是34B模型 大厂是1600b模型你是34万粒米大厂是1600万粒米去过筛（不可能全调用 只会调用一部分 深度思考会调用更多 相应也慢） 但是前文说了 对大部分人来说 研究生的智力是够用的（IQ100和IQ180大部分沟通的时候看不出差距）因为你的问题涉及不到导弹击中12000公里外的目标需要什么 然后大厂是高显存 个人部署基本上是内存（速度慢）这个差距巨大 但是模型越大越慢因为米多筛米的速度自然慢 所以你有时候觉得网上大厂ai思考慢是因为他模型大 同配置你选个模型小的会很快 然后fb 精度越低越难猜中你的想法 具体有数据估值 16和2差距很大 但是和8的差距人是感觉不出来的 如果你只想ai给你导 消费级显卡够用 如果你是算数学题 消费级也够用 如果你只在一个方向精准的问ai一个问题消费级也够用 如果你跨了几个行业笼统的问ai一个问题 只想要个笼统的答案消费级也够用 但是如果你要精准的答案那就不够用了 没这功能 被阉割了 无论你怎么让ai猜你的想法这里最终他都会流口水 这就是api调用和本地消费级部署的区别了。

现在千万不要自部署，纯粹是浪费钱，效果还差

不是一个级别，小模型撑死说点人话思考和理解还有速度都不是一个水平

你的本地部署和别人的本地部署也不一样

本地真拉完了，今天刚整，只不过是用来当低廉劳动力做子agent用的，慢，上下文短，我的显卡是7900xtx，模型是qwen3.8 27B官方版和它的社区版本

本地部署直接干就行 api得想办法破甲

消费级显卡能自己部署的模型没法干重活

本地部署能自产小电影吗？不行感觉没什么用，日常工作api轻松又方便，我不认为自部署的性能能比得上

不如加入我们Stable diffusion吧和ComfyUI吧生涩图

不是，发贴子问本地部署是什么每日任务吗？
你去吃两口Gemini 3f，要是吃得下去，砍一半就是本地部署的天花板。
参数量差那么多你在期待什么啊，你那点显存能撑得起多少上下文啊。
这种比个数字大小就能搞明白的问题天天就问问问问问。
你好奇你自己下个llm studio自己试试不就完事了。
麻了都