2x16GB VRAM + 128GB RAM 本地部署：该跑哪些编码/智能体模型？
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2x16GB VRAM + 128GB RAM 本地部署：该跑哪些编码/智能体模型？
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AI 综述
一位 LocalLLaMA 网友拥有 2x RTX 5080 和 128GB DDR5 内存，在本地运行三个模型：Qwen3.8-Flash-Next-Q5_K_XL（262k 上下文，decode 约 15tps）、Qwen3.8-27B-exl3-6bpw-H6（131k 上下文，decode 约 60-80tps）和 DeepSeek-V4-Flash-exl3-3.04bpw（1M 上下文，decode 约 15-20tps）。他在论坛发帖询问这几周错过了哪些更新、是否应改用 Strata，以及 llama.cpp 是否已过时。 目前该帖仅为求助提问，尚无权威结论或跟进报道。
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最新进展11月1日 03:00
2x16GB VRAM + 128GB RAM 本地部署：该跑哪些编码/智能体模型？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月1日
- Reddit · r/LocalLLaMA2x16GB VRAM + 128GB RAM 本地部署：该跑哪些编码/智能体模型？
一位 LocalLLaMA 网友拥有 2x RTX 5080 和 128GB DDR5 内存，目前在本地运行 Qwen3.8-Flash-Next-Q5_K_XL（262k 上下文，decode 约 15tps）、Qwen3.8-27B-exl3-6bpw-H6（131k 上下文，decode 约 60-80tps）和 DeepSeek-V4-Flash-exl3-3.04bpw（1M 上下文，decode 约 15-20tps）。他询问这几周错过了什么更新，是否该改用 Strata、llama.cpp 是否已过时，以及有哪些值得尝试的新模型。
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