约 1600 欧元本地跑 Qwen 3.8 FN 装机方案
2026/10/24 — 10/24 07:21·1 个来源（全部）·2 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- Reddit 用户分享一套约 1600 欧元的本地推理装机方案：i7-14700KF、64GB 内存和 16GB 显存的 Radeon RX 9070XT。
- 该方案通过 strata 项目运行量化版 Qwen3.8-Flash-Next，速度约 70-90 tokens/sec。
- 此前有开发者在单张 5090 上对比过多款 Qwen 3.8 FN 引擎。
事件背景与详细解读
2026-10-24 02:22，Reddit LocalLLaMA 版块出现了一篇对比实测帖。发帖者自述为开发者，同时也是被测引擎之一 Basalt 的开发者，称在听到人们讨论的所有 Qwen 3.8 FN 引擎之间做一次横向对比，经过约 5 小时痛苦的环境搭建后，在单张 5090 显卡和 128GB 内存的机器上，用相同的 checkpoint、GPU 和请求条件，对多款 Qwen 3.8 FN 引擎跑分，并公开了对比数据。
为了保证公平，每个引擎都按其官方文档推荐的方式配置。被测引擎的具体名单、各引擎的跑分数字以及测试运行方式的细节，现有材料中没有提供。
事件目前停在这篇对比帖公开这一步，尚无其他后续报道。
AI 综合 1 篇报道生成 · 更新于 12 小时前
最新进展Reddit 用户分享了一套约 1600 欧元的本地推理装机方案，采用 i7-14700KF、64GB 内存和 16GB 显存的 Radeon RX 9070XT，通过 strata 项目运行量化版 Qwen3.8-Flash-Next 模型，速度约 70-90 tokens/sec。
相关 AI 工具
- 热度指数
- 75
- 全部来源
- 1
- 全部报道
- 2
- 首报
- 14 小时前
这件事的报道 点标题看原文
Reddit 用户分享了一套约 1600 欧元的本地推理装机方案，采用 i7-14700KF、64GB 内存和 16GB 显存的 Radeon RX 9070XT，通过 strata 项目运行量化版 Qwen3.8-Flash-Next 模型，速度约 70-90 tokens/sec。
想本地跑大模型可照着这套配置买
Reddit · LocalLLaMAAI 评分 65Reddit 用户以开发者身份在单张 5090 和 128GB 内存上，用相同 checkpoint、GPU 和请求条件测试了多款 Qwen 3.8 FN 引擎，并公开了对比数据。测试方法尽量统一，作者声明自己也是其中 Basalt 引擎的开发者。
Qwen 3.8 FN 引擎横向对比跑分，选型可直接参考。
Reddit · LocalLLaMAAI 评分 81
同时在说的其他事
- 热度指数 90新用 Wazuh 与本地 Qwen 搭建 AI 辅助 SOC 实验室1 个来源
- 热度指数 80实测 Qwen3-TTS 小模型忽略 instruct 指令1 个来源
- 热度指数 36Qwen API 各模型每百万 token 价格对比1 个来源
- 热度指数 103千问蒋冠军谈 Personal Agent：构建框架需要模型、记忆与生态协同2 个来源
- 热度指数 114Artificial Analysis 实测 Meta Muse Spark Open2 个来源
热度怎么算的？了解口径收起
热度按 48 小时内有多少个独立来源在说这件事算：同一个来源发多条只算一次，并按 24 小时半衰期衰减，所以排前面的是很多人在说的事。
本页汇总公开订阅源，标题与摘要由模型整理，版权归原作者所有；重要信息请回原文核对。如权利人认为相关标题或摘要侵权，请通过页尾联系邮箱提供具体页面与权利依据，我们核实后会及时删除或替换。
- 爆
- 讨论快速增加
- 新
- 首报 6 小时内
- 发酵中
- 讨论仍在增加