大就係

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数据取自检测那一刻。当日帖子指检测前 24 小时内发布的帖子。 帖子数据：读取了 21 条帖子。

在检测时读取的最近原创帖子中，按浏览量从高到低排列。

1. 大

   大就係@sincoice

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   Qwen3.8-Flash-Next (EXL3 3.05bpw) on 2× Radeon AI PRO R9700 with @lmsysorg SGLang: • ~130 tok/s single stream • ~375 tok/s total at 8 concurrent • 262K context, 240K-token retrieval test passes Same box, same day vs dense Qwen 27B: faster at 2 of 5 load levels (up to +16%), slow…

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   2026年10月22日互动率 3.4%
2. 今日最佳帖子

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   大就係@sincoice

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   等待 Qwen4 的到来

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3. 大

   大就係@sincoice

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   双 R9700 + XTX，Strata 跑 Flash-Next IQ4：单人 58.6 t/s，26 万 token 暗号答对，质量相对生产 27B p=0.0003。 内存不够就用显存来凑——自动分层踩坑与手动切层对照都在这篇。 blog.i8i8.xyz/posts/strata-three-gpu-iq4 #R9700 #本地AI #Strata

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4. 大

   大就係@sincoice

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   双卡 R9700 + SGLang + ROCm：单路约 130 t/s，8 路约 375 t/s（Qwen3.8-Flash-Next EXL3）。 同机对照稠密 27B、哪些改动真提速、试过没用的，都写进这篇调优笔记。 blog.i8i8.xyz/posts/flash-next-dual-r97… #R9700 #ROCm #本地AI

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5. 大

   大就係@sincoice

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   英伟达 AI 架构十年进化史： Pascal → Volta → Ampere → Hopper → Blackwell → Rubin 从单卡训练到 NVL72 整机柜，竞争单位早已不是一颗芯片，而是整座「Token 工厂」。 GPU 卖的不再只是算力，而是生产 Token 的能力。 #英伟达 #NVIDIA #AI #GPU

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