約 1600 歐元本地跑 Qwen 3.8 FN 裝機方案
2026/10/24 — 10/24 07:21·1 個來源（全部）·2 篇報道（全部）
核心速覽 (Key Takeaways)
- Reddit 使用者分享一套約 1600 歐元的本地推理裝機方案：i7-14700KF、64GB 記憶體和 16GB 視訊記憶體的 Radeon RX 9070XT。
- 該方案通過 strata 專案執行量化版 Qwen3.8-Flash-Next，速度約 70-90 tokens/sec。
- 此前有開發者在單張 5090 上對比過多款 Qwen 3.8 FN 引擎。
事件背景與詳細解讀
2026-10-24 02:22，Reddit LocalLLaMA 版塊出現了一篇對比實測帖。發帖者自述為開發者，同時也是被測引擎之一 Basalt 的開發者，稱在聽到人們討論的所有 Qwen 3.8 FN 引擎之間做一次橫向對比，經過約 5 小時痛苦的環境搭建後，在單張 5090 顯示卡和 128GB 記憶體的機器上，用相同的 checkpoint、GPU 和請求條件，對多款 Qwen 3.8 FN 引擎跑分，並公開了對比資料。
為了保證公平，每個引擎都按其官方文件推薦的方式配置。被測引擎的具體名單、各引擎的跑分數字以及測試執行方式的細節，現有材料中沒有提供。
事件目前停在這篇對比帖公開這一步，尚無其他後續報道。
AI 綜合 1 篇報道生成 · 更新於 12 小時前
最新進展Reddit 使用者分享了一套約 1600 歐元的本地推理裝機方案，採用 i7-14700KF、64GB 記憶體和 16GB 視訊記憶體的 Radeon RX 9070XT，通過 strata 專案執行量化版 Qwen3.8-Flash-Next 模型，速度約 70-90 tokens/sec。
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Reddit 使用者分享了一套約 1600 歐元的本地推理裝機方案，採用 i7-14700KF、64GB 記憶體和 16GB 視訊記憶體的 Radeon RX 9070XT，通過 strata 專案執行量化版 Qwen3.8-Flash-Next 模型，速度約 70-90 tokens/sec。
想本地跑大模型可照著這套配置買
Reddit · LocalLLaMAAI 評分 65Reddit 使用者以開發者身份在單張 5090 和 128GB 記憶體上，用相同 checkpoint、GPU 和請求條件測試了多款 Qwen 3.8 FN 引擎，並公開了對比資料。測試方法儘量統一，作者宣告自己也是其中 Basalt 引擎的開發者。
Qwen 3.8 FN 引擎橫向對比跑分，選型可直接參考。
Reddit · LocalLLaMAAI 評分 81
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