24GB显存≠长上下文自由：7900XTX跑大模型的真实瓶颈在这
05-23 12:52
精选参考来源
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1. 多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M(百万)Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。(科创板日报)
新浪微博 2026-02-11 00:00:00
2. DeepSeek-V4终于更新了！一百万超长上下文，Agent能力大幅增强，能力接近Opus 4.6
微信公众号 2026-04-24 00:00:00
3. 8G显存真不够用？爆肝3个月实测18张显卡20款游戏，结果竟然......
哔哩哔哩 2026-03-07 00:00:00
4. #DeepSeekV4发布# DeepSeekV4终于发布了，简单总结下：1、双版本发布：推出 DeepSeek-V4-Pro（高性能）和 DeepSeek-V4-Flash（高性价比）两个版本，可按需选择。2、超长上下文：支持 1M token（约百万字） 的上下文长度，能一次性处理海量信息。3、核心能力领先：在 Agent能力、世界知识和推理性能 三方面均达到国内及开源模型的领先水平。4、具体任务表现：V4-Pro版本的代理编码能力接近顶尖闭源模型，在数学、编程等推理任务上超越所有已开源评测的模型。5、技术创新与迁移提醒：采用 DSA稀疏注意力机制 降低长上下文计算成本；原有 deepseek-chat 等模型名3个月后停止使用，需迁移到新名称。
新浪微博 2026-04-24 00:00:00
5. 【#零态洞察百态##DeepSeek更新百万Token上下文#】#DeepSeek多终端对齐百万Token# 4月22日消息，今日有大量用户反馈称，DeepSeek官方API已经更新到了与客户端及网页版相同的1M tokens上下文版本，比之前的128k上下文更长。（IT之家） 知氪科技的微博视频
新浪微博 2026-04-22 00:00:00
6. DeepSeek模型更新 黄心怡 财联社 多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M（百万）Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。《科创板日报》记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。记者在提交了超过24万个token的《简爱》小说文档，DeepSeek可以支持识别文档内容。
新浪微博 2026-02-11 00:00:00
7. DeepSeek v4全面支持百万上下文 token，这意味着什么？到底有多厉害？
知乎 2026-04-26 00:00:00
8. #DeepSeekV4发布#DeepSeek刚刚发布了新的V4系列模型，主要有三项比较大的变化：支持百万级上下文、引入混合注意力机制通过压缩Token，百万级上下文需要的推理算力和显存显著下降、性能更高，多项基准刷新开源模型记录的同时Token成本更低。[good] 值得一提的是，V4不具备多模态能力。所以怎么说呢，期待的一年的V4模型，发布后基本符合预期吧。 在AI的浪潮里，大模型也上演着后浪推前浪，年初至今，Seedance 2.0、小米MiMo等国产大模型一个比一个表现出色，在全球掀起了巨大关注。这也应了那句：一支独放不是春，百花齐花春满园。中国大模型加油！[耶]
新浪微博 2026-04-24 00:00:00
9. 来自AMD的纯白背插？蓝宝石氮动极光系列评测
哔哩哔哩 2026-03-16 00:00:00
10. DeepSeek V4 网页端《原神×我的世界》融合小游戏代码测试：拳打 ChatGPT，脚踢 Gemini，硬刚 Claude
哔哩哔哩 2026-04-09 00:00:00
11. 【#DeepSeek唯一遗憾无多模态##DeepSeekV4再次开出行业最低价#】DeepSeek今日宣布，拥有百万字超长上下文的deepseek-v4-pro和deepseek-v4-flash两款模型发布并开源，即日起登录官网或官方App即可与最新的DeepSeek-v4对话，探索1M（百万）超长上下文记忆的全新体验。 据官方公布基准测评，在上下文长度、知识、推理及Agent等能力上，DeepSeekv4性能比肩国际顶级闭源模型，达到国际开源模型一流水平。《BUG》栏目对比发现，在API调用价格上，去年以一己之力撬动国内大模型行业降价的DeepSeek，V4版本再次开出了行业“最低价”。 据DeepSeek官方介绍，受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐量十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。 “虽然每百万Tokens调用价格国内模型均未下降太多，但超长上下文长度及不俗的性能，让其极具竞争优势！”有业内人士感慨道：“那个大模型价格屠夫，又回来了！” 遗憾的是，目前v4版本依然是一款纯文本模型，没有太多的文生图、文生视频等多模态能力。（新浪科技 文） “价格屠夫”！DeepSeekV4百万上下文打到2毛，国产卡将腰斩API价格？
新浪微博 2026-04-24 00:00:00
12. MiniMax M2.7+OpenClaw实战！AI到底能接管多少工作？
哔哩哔哩 2026-03-23 00:00:00
13. 本地AI哪家强？统一内存大横评！
哔哩哔哩 2026-03-13 00:00:00
14. GPT5.2亮点解读，OpenAI重夺年度最强 OpenAI甩出王炸GPT5.2，核心基准测试，全面碾压Gemini 3 Pro和Claude Opus4.5，强势夺回地表最强 奥特曼放话GPT5.2不仅是最强通用大模型，还要成为你日常办公的AI合伙人 亮点1、最强视觉能力 亮点2、最强上下文 亮点3、最强办公能力 亮点4、最强编程能力 #AI新星计划 #抖音知识年度大赏 #人工智能 #OpenAI #大模型
抖音 2025-12-12 00:00:00
15. #DeepSeek下个王炸是什么# DeepSeek2026年的王炸大概率聚焦长上下文与效率优化的深度融合，继2026年初灰度测试百万token上下文模型后，DeepSeek将完善相关技术，依托mHC流形约束超连接与Engram条件记忆模块，解决长序列计算的内存开销问题，实现100万token下的高准确率推理。DeepSeekV4完整版模型的发布应该也是DeepSeek的一个重要的更新，新模型将结合混合专家架构优化，延续DeepSeek低成本高性能的优势，让中小企业也能便捷接入顶尖AI能力。推动开发者共建垂直场景应用；贴合2026年AI从会生成向会行动的进化趋势。#HOW I AI#
新浪微博 2026-02-15 00:00:00
16. #微博声浪计划##听见微博# DeepSeek新模型曝光，其新一代旗舰模型V4核心架构MODEL1因GitHub代码更新意外公开。该架构在KV缓存、FP8量化等方面革新，支持百万Token上下文，推理成本仅为GPT-4 Turbo的1/70，预计2026年春节发布，或推动国产大模型效率革命。 铭科技的微博音频
新浪微博 2026-01-22 00:00:00
17. #DeepSeek新架构意味着什么#DeepSeek Model 1架构聚焦效率突破，通过KV缓存压缩、稀疏性处理与FP8解码组合，将显存占用直接砍半，推理速度提升30%，搭配Engram记忆机制与VVPA技术，长文本处理精度与效率双优，在16K token语境中仍能精准捕捉关键信息。DeepSeek Model 1架构也意味着国内的大模型也开始摆脱堆参数依赖，转向架构优化与硬件适配的高效路线。DeepSeek Model 1架构证明低成本、高性能可并行实现，有利于行业从性能追赶转向范式创新。Model 1作为DeepSeek V4的工程版，同步适配英伟达新芯片与国产昇腾芯片，强化了技术兼容性。其开源基因与效率优势，将吸引更多开发者与企业接入，进一步巩固DeepSeek在开源社区与产业应用中的影响力。
新浪微博 2026-01-21 00:00:00
18. 【#DeepSeek新模型更新#，#DeepSeek新版本灰度测试#】据鞭牛士，DeepSeek可能正在测试新的V4模型。科创板日报2月11日讯，多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M（百万）Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。经实测，无论是安卓还是苹果，在手机App端和网页端，用户直接询问“你的上下文是多少”，得到的回答均显示DeepSeek的上下文窗口已达到约100万token。同时，知识歌更新时间也到了2025年5月份。这意味着它能一次性吃透极长的书籍、复杂的代码库或者海量的历史对话，而不会像以前那样聊着聊着就“失忆”。这一数据较此前版本有大幅提升，与目前行业头部模型的上下文容量处于同一水平。结合App版本的更新节奏，有观点认为DeepSeek可能正在为V4模型的正式发布做前期测试。截至发稿，DeepSeek官方尚未就新模型的相关信息发表回应。各位网友，您怎么看？（综合鞭牛士、科创板日报）@东方财经 #DeepSeek更新新模型#
新浪微博 2026-02-11 00:00:00
19. 【2300亿参数只激活100亿，MiniMax做到了什么】 MiniMax-M2.5的参数规模终于曝光：总参数2300亿，活跃参数仅100亿。这个数字意味着什么？对于显卡资源有限的开发者来说，这可能是目前性价比最高的本地大模型选择。 MoE架构的精妙之处在于：每个token只调用100亿参数完成计算，但整个2300亿参数库随时待命。你不能只加载100亿参数就跑起来，因为下一个token可能需要完全不同的专家组合。这是一种「按需调用」的智慧，而非简单的模型瘦身。 社区里有人做了个有趣的实验：用gzip压缩模型文件，竟然能减少30%的体积。从信息论角度看，这说明模型内部存在大量冗余。但冗余未必是坏事，就像传统神经网络中的冗余有时反而能提升性能。真正的挑战是：如何在保持推理效率的前提下利用这种压缩潜力？ 实测数据相当可观。六张32GB的Mi50显卡跑Q4量化版本，短上下文能达到每秒15个token，150k上下文时降到4.5个token。对于追求无限本地推理的开发者而言，这个速度完全可以接受。有人在单张RX 7900 XTX上跑Q3量化版，也能稳定在每秒12个token。 关于REAP压缩技术，社区讨论颇为热烈。Cerebras团队已经将MiniMax 2.1压缩到139亿参数，质量损失极小。如果能对2.5版本做类似处理，压缩到160亿参数左右，再配合量化，最终可能只需要85到90GB就能跑起来。这对128GB内存的机器来说，意味着还有足够的空间处理长上下文和工具调用。 不过也有用户指出MiniMax系列的一个特点：对非常具体的指令响应不够精准。比如让它只回答「4」，它可能会先输出一大段推理过程。这在某些场景下是优势，在另一些场景下则显得啰嗦。 从GLM需要翻倍参数才能继续进化，到Kimi动辄万亿参数，MiniMax用2300亿参数做到了接近Sonnet的水平。这不是参数军备竞赛的胜利，而是架构设计的胜利。 reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1r35d2x/minimaxai_minimaxm25_has_230b_parameters_and_10b
新浪微博 2026-02-14 00:00:00
20. AMD 7900XTX 跑 Qwen3.5-35B 实测：Vulkan 后端狂飙 160+ Token/s！比 ROCm 快 2 倍 AMD ROCm团队在干啥
哔哩哔哩 2026-03-15 00:00:00
21. RTX 4090 vs RX 7900 XTX实测：同是24GB显存，AI绘图差距竟达50%？
今日头条 2026-02-20 00:00:00
22. TurboQuant+7900 XTX+Qwen3.5 27B本地大模型+OpenClaw｜实现128K长上线文实测实现Token自由
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23. 7900 XTX 对决 4070 Ti Super，24GB 显存真能碾压 AI 画图吗
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24. 7900xtx+windows 11直驱comfyui 0.12.3
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25. AMD7900XTX跑Qwen3.6-35B实测：Vulkan后端狂飙140+Token\u002Fs！比ROCm快1.5倍AMDROCm团队在干啥
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26. 2026年本地部署大模型，哪个显卡最好？
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27. 基于AMD AI pro R9700+ollama+openwebui的运行本地大模型的实践
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28. Qwen3.6 27B-Q4 7900XTX+7900XT 110TG达成
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