本地跑 DeepSeek V4-Flash：双卡 RTX 6000 实测仅支持单人使用
dee_hw · x · 2026-08-02
开发者分享了在搭载 2× RTX PRO 6000 的硬件上运行 DeepSeek V4-Flash 的实测体验。
- 显存瓶颈：受限于 VRAM，上下文长度最高只能设置到 131K。这意味着如果同时处理两个超过 65K 上下文的请求，其中一个必须排队等待。
- 场景建议：通常编码任务需消耗 60K 以上上下文，智能体任务约 30-40K，普通聊天应用为 10-15K。
- 结论：这套双卡算力设备非常适合个人单机使用，也能应付小团队，但无法胜任高并发的生产级部署需求。
所属事件:双卡RTX 6000本地实测DeepSeek V4(2 条相关)→
「Infra」频道最新
- 探讨本地运行AI视频模型：RAM卸载的极限在哪？ — Independent-Frequent · 2026-08-02
- 4-bit KV cache 实测：长文本下困惑度激增 43%，q8_0 才是性价比之王 — Dhan295 · 2026-08-02
- AIMET 模型优化实战：通过量化与剪枝实现端侧高效部署 — carrycooldude · 2026-08-02
- 买 5000 美元 Mac Studio 本想跑本地模型，结果全用来开多智能体 — EverydayAI_ · 2026-08-02
- AWS 云需求激增，亚马逊加码 AI 基础设施投资 — DavidLinthicum · 2026-08-02
- DeepSeek 新发布大幅提升 Nvidia DGX Spark 本地部署价值 — firstadopter · 2026-08-02