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32G内存跑120B大模型，外接闪存方案实测

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07-29 21:31

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Kimi K3 这种 2.8 万亿参数、100 万上下文、霸王龙级别的规模，必然会同时抬高推理、内存、网络、存储的市场需求。世界各大公司，为了能run起来这种参数级别的模型，保持自己所在行业的竞争力，必然要猛配置内存。。而且这还不是尽头，也许下一个开源模型更猛。。

梁斌penny 2026-07-22

来自新浪微博
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【Kimi K3：游戏显卡堆出的“平民”算力奇迹】技术圈正在围观一场暴力美学：开发者Ning利用80张RTX 5090游戏显卡，成功跑通了拥有2.8万亿参数的Kimi K3模型，并在未调优状态下实现了20 Token/s的推理速度。这标志着顶级模型首次在完全脱离HBM（高带宽内存）——这种目前AI界最稀缺、最昂贵的硅资源——的情况下，仅靠普通显存和以太网连接就能展现出“前沿级”智能。这件事的深层意义在于，它打破了“顶级AI必须依赖昂贵企业级算力”的垄断逻辑。虽然80张显卡的电费和硬件成本对个人依然高昂，但对任何实验室或初创公司来说，这比排队数月去抢购受限的专业计算卡要现实得多。这种架构证明了通过优化软件栈，廉价的消费级硬件也能承载起巨量参数的MoE架构。它让“拥有并私有化部署”一个世界级模型从实验室神话变成了工程可行性方案，算力民主化的边界正被这群硬核玩家向外暴力推行。x.com/totheagi/status/2081855316443205717

爱可可-爱生活 2026-07-28

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1. Kimi K3 这种 2.8 万亿参数、100 万上下文、霸王龙级别的规模，必然会同时抬高推理、内存、网络、存储的市场需求。世界各大公司，为了能run起来这种参数级别的模型，保持自己所在行业的竞争力，必然要猛配置内存。。而且这还不是尽头，也许下一个开源模型更猛。。

新浪微博 2026-07-22 00:00:00

2. 【Kimi K3：游戏显卡堆出的“平民”算力奇迹】技术圈正在围观一场暴力美学：开发者Ning利用80张RTX 5090游戏显卡，成功跑通了拥有2.8万亿参数的Kimi K3模型，并在未调优状态下实现了20 Token/s的推理速度。这标志着顶级模型首次在完全脱离HBM（高带宽内存）——这种目前AI界最稀缺、最昂贵的硅资源——的情况下，仅靠普通显存和以太网连接就能展现出“前沿级”智能。这件事的深层意义在于，它打破了“顶级AI必须依赖昂贵企业级算力”的垄断逻辑。虽然80张显卡的电费和硬件成本对个人依然高昂，但对任何实验室或初创公司来说，这比排队数月去抢购受限的专业计算卡要现实得多。这种架构证明了通过优化软件栈，廉价的消费级硬件也能承载起巨量参数的MoE架构。它让“拥有并私有化部署”一个世界级模型从实验室神话变成了工程可行性方案，算力民主化的边界正被这群硬核玩家向外暴力推行。x.com/totheagi/status/2081855316443205717

新浪微博 2026-07-28 00:00:00

3. 大模型的代差不是体现在参数上而是体现在算力上！算力同等的情况下，参数能够产生的影响很小，现在卡算力，卡存储，其实都是在给开源设置障碍，因为一旦开源大模型的算力、存储能力上来了，闭源的竞争力就会土崩瓦解。另外就是算力越强，开源社区越能通过知识蒸馏、量化、MoE稀疏化等技术，用大算力教出小模型，让闭源的独占性壁垒快速贬值。#AI创造营##AI大模型##科技先锋官#

新浪微博 2026-07-23 00:00:00

4. 网传微软打算用 Kimi K3 替换 GPT，其实并不是彻底淘汰 GPT，只是分层分流，把基础问答、文档处理、代码这类中低负载任务迁移测试，高难度复杂需求依旧保留 GPT、Claude 旗舰模型。最吸引微软的核心就是成本，测算完成场景切换，一年最多省下 6 亿美元推理费用。Kimi K3 超长上下文、代码能力突出，加上开源可本地部署，吸引力十足。但短板和风险同样不能忽视：复杂推理能力尚有差距，同时面临地缘监管考验，目前仅仅处于内部评测阶段，没有最终落地方案。放在几年前很难想象，国产开源大模型走进微软 Copilot 备选名单。

新浪微博 2026-07-24 00:00:00

5. 售价26999的家用AI小主机，使用体验究竟如何？

哔哩哔哩 2026-07-25 00:00:00

6. 花几百万买的H100在「摸鱼」？英伟达：别怪显卡，是你的模型「长得丑」

微信公众号 2026-07-22 00:00:00

7. 根据现在的数据分析，越来越多的大模型在干长任务，调用大量工具（tools），这部分是愿意买单的客户的需求。如果在线用，对时延就要求非常高，没法长时间等待。且这种上下文滚动越滚越大，消耗太大了。就必须有更多更快的内存和更多的算力。我有点预感，赛博员工的成本可能很快就会超过碳基员工。最后内存税，算力税还是要找公司厂长来买单的。

新浪微博 2026-07-25 00:00:00

8. 【LLM推理避坑手册：把昂贵的算力变成真正的生产力】Modular发布了一份开源的LLM推理手册，系统梳理了从GPU架构到持续批处理、前缀缓存等核心优化技术。它不只是静态文档，还内置了KV Cache内存计算器、Token流转可视化及量化影响模拟器等交互工具，旨在解决推理侧知识碎片化且门槛高的问题，帮助工程师在生产环境中实现模型的高效落地。当大模型进入应用深水区，比拼的不再是模型规模，而是每单位算力的产出比。开发者在追求模型性能时，往往容易忽略推理侧的工程细节，比如Prefill-Decode分离或分块预填充对服务等级协议的影响。这本手册的价值在于把黑盒化的推理过程透明化，它提醒我们：在算力受限的背景下，理解Transformer底层的数据流向和内存占用，比单纯堆硬件更能决定业务的生死。 handbook.modular.com/

新浪微博 2026-07-26 00:00:00

9. OpenAI认怂了：7年来第一次开源，你的笔记本现在能跑GPT级别AI

微信公众号 2026-07-28 00:00:00

10. 480B大模型在36GB内存MacBook上跑，SSD流式加载又立功了，这次连失败基准也公开了

微信公众号 2026-07-28 00:00:00

11. 12GB甜点卡还没退场，RTX 3060配32GB内存就敢碰35B模型，MoE这次真把玩法改了

微信公众号 2026-07-24 00:00:00

12. 凭什么跑个大模型，就非得要几千块的显卡、几十GB的显存？

知乎 2026-07-23 00:00:00

13. 4300元V100 32G显卡：2026年花小钱跑大模型

今日头条 2026-07-25 00:00:00

14. 模型明明只有35GB，为什么仍然可能装不进40GB显存？

微信公众号 2026-07-25 00:00:00

15. 大模型推理优化实战：KV Cache、量化、投机解码与 MoE

微信公众号 2026-07-23 00:00:00

16. 较为完整的LLM大模型训练到底需要多少显存

微信公众号 2026-07-23 00:00:00

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