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  1. Reddit · r/LocalLLaMA72

    RX 9060 XT 16GB 上十个模型跑五项编码任务实测

    作者在一张 RX 9060 XT(16GB)上用五项编码任务实测十个模型,每轮只给 spec 文件,需自行产出 solution.py 和 test_solution.py 并跑测试,由模型看不到的 checker 评分,单格上限 1750 秒。deepseek-v4.1-flash 云端 API 与 Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS+MTP(kvstream fork)均 5/5,前者 236 秒 43k tokens,后者 94 分钟 185k tokens;其余本地模型多在 4/5 或更低,c4、c5 是主要分水岭,失败集中在 tie-break 规则、嵌套组解析和用 re 回溯导致超时或内存暴涨。

    推荐理由:作者自建带盲测 checker 和性能门槛的编码评测,在 16GB 显卡上实测十个模型,失败原因逐个拆到具体规则和实现细节。

  1. Reddit · r/LocalLLaMA60

    DeepSeek V4.1 Flash 4x DGX Spark 实测:与 Patrick Moorhead 结果对比

    Reddit 用户 /u/Aroochacha 在自己的 4x DGX Spark 上复测 DeepSeek-V4.1-Flash,并与 Wccftech 报道的 Patrick Moorhead 结果对比。他指出 Wccftech 所列 476 GB 内存占用实为磁盘上的 476 GiB(511 GB),模型权重本身 511 GB,实际只能用每台 Spark 约 80%-92% 的内存,模型无法完整驻留内存,需用 SGLang TP4 加从各节点本地 NVMe 流式读取的约 196 GB Engram 表(带约 4 GB row cache)才能跑起来。

    推荐理由:作者在自建 4x DGX Spark 上复测 DeepSeek V4.1 Flash,给出逐档 prompt 的完整数据,并指出 Wccftech 把磁盘占用误报为内存需求。

已经到底了