11月12日，Edge0-145B开放了权重。q3k仓库一共93个文件，合计105,368,210,944字节，折98.13 GiB。下完权重，很多人的第一件事出奇一致：把模型塞进NAS，腾出本机盘。因为部署文档从头到尾只肯告诉你一句"文件放哪个目录"——随便放。知乎哔哩哔哩知乎
真有人把"随便"两个字当了真。
两篇独立的知乎实测，方向一致：权重放NAS加载，远慢于本机盘。一次是19.53GB权重，本机NVMe读完6.5秒，NAS上4分47秒；另一次是98GB整套，本机NVMe冷读18.3秒，NAS要15.6分钟。盘没坏，网没断，启动命令一个字没改。知乎知乎
差距不来自盘，来自那条线。千兆链路的SMB吞吐实测112.59 MB/s，两路就到顶，加到八路一点都不再涨——多线程只是把每路从56 MB/s摊薄到14，总带宽不变，单个请求反而更慢。知乎
而且模型加载不是读一个大文件：config、分词器、张量头、索引，框架要跑上千次小读取，在盘上是随机读，在SMB上就是上千次网络往返。NAS的瓶颈不是带宽，是往返次数。知乎
4K随机读实测：本机8898.7 IOPS，NAS只有183.1，块越小NAS越吃亏，而加载里最多的恰好是小块。知乎
顺手给个验假方法：测出的数一旦超过链路物理上限（千兆上限125 MB/s，有人双流测出211.47），那不是网络速度，是本地缓存在替你的机器读。知乎
三层结构，各有各的家。官方口径约40GB专家库放内存、约48GB词表放SSD，仓库里真的是两个40.08GB和51.20GB的文件。目标吞吐80 tok/s；一个token把词表全量读一遍需要4,096 GB/s带宽，专家库需要3,206 GB/s，任何存储介质都做不到，本机最快的NVMe顺序读也才5,762.4 MB/s。所以这套设计的本质是赌命中率，不是赌带宽。知乎知乎
全miss时，NAS的理论上限是0.0028 tok/s，一个token要等357秒，这不是慢一点，是这条路本身不成立。把经常要碰的层放NAS，等于赌物理定律失效。知乎
账也可以摊开算。一天切换五次模型，一个月就是白扔8.8小时。98GB冷读一次多等15分18秒，一天重启三次，一个月23小时，时薪43块。而一块2TB企业级NVMe一千出头，98GB只占它5%；千兆升2.5G，换交换机加换网卡两千块起步。钱花在刀背上。知乎知乎知乎
一个例外要说清：NAS自己跑模型是另一回事。在NAS上跑Ollama加Open WebUI，全程图形化、局域网多设备共享。不少x86的NAS内存已经8G、16G起步，Docker部署跑得动3B、7B这类小模型，权重走NAS本机盘、不出网线。这里讨论的是"主机从NAS读权重"。知乎知乎
附两个实测出来的搬运细节：同一个文件同一天，两个下载源速率差225倍，别把教程里的源当信仰。8路并行不是快8倍，实测只快2.10倍，按8倍规划时间会差近四倍。知乎知乎
最后交代边界：两组数字都测在千兆链路上，2.5G、10G、SMB多通道、NFS均未测。Edge0-145B本体当天没下完，命中率是按全miss上限反算的边界值，不是实机跑分。证据覆盖到这里，结论也只能说到这。知乎
规则就一句：NAS该管归档，不该兼职模型库。一个月碰不到一次的权重，放上去没事；天天要碰的，放本机盘，别犹豫。知乎
