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我在自己电脑上跑了一个大模型,从此实现token自由

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为什么要本地跑

用接口的话,每发一段、每收一段都在花钱,而且上下文越长花得越多。我现在的用量账本里,本地这一栏的费用是 0。

今天跑了 72 次,输入 31 万 token,输出 5.5 万 token,重复读同一份上下文读了一千多万 token。这一千多万要是走接口,是要按量计费的。

说白了:本地跑省的不是输入的钱,是重复读同一份上下文的钱。这一句决定了它适合什么场景:同一个上下文反复问。一次性问答,省不了多少。

我的机器

不是什么服务器,就是一台普通电脑。显卡 RTX 5060 Ti,16G 显存。内存 64G。CPU 是 Xeon W-1350,6 核 12 线程。

跑的是 Strata,GitHub 上 26,921 星,免费开源。模型是 Qwen3.8-Flash-Next,1250 亿参数,压缩过的版本。

部署过程,一共五步

第一步,检查机器。安装前它会看你的显卡、内存、磁盘够不够。我这台显示:显卡 15.9 GB,内存 64 GB,都够。

第二步,双击 START-HERE.bat。它问四个问题:用哪个模型、用哪个压缩大小、多大上下文、要不要读图。我全程按回车,走推荐项。

第三步,下载。模型大约 70 GB,这一步只能等。

第四步,第一次启动。这一步最容易让人误以为卡死了。它会卡 1 到 3 分钟,往内存里塞 35 到 55 GB。官方说明里明确写了这是正常的,别关窗口。我第一次也差点关掉。

第五步,打开浏览器。地址是 127.0.0.1 加端口,三个标签:聊天、监控、关于。监控那一页能看到速度、显存、内存、温度,挺直观。

之后接自己的工具,填一个本地地址就行,模型名和密钥随便写。

跑起来之后是什么感觉

速度大概 50 到 60 token/s,比阅读速度快,比接口慢。

显存基本用满,16G 里只剩 400 多兆。内存被模型占着 55 GB,这台机器干别的会变慢。

功耗 70 到 106 瓦,温度 46 到 50 度。跑一小时大约 0.1 度电。



Monitor 页面:速度、显存、内存、温度、通道

⚠️ 注意事项

1️⃣ 门槛是硬性的。显存 12G 起,内存 32G 起,磁盘 80G 空闲,能用 SSD 就用。达不到就别折腾。

2️⃣ 压缩会掉智力。我用的这个压缩级别是为了塞进显存。它不是满血模型。要质量就得用更高级的压缩,那个需要 88G 以上内存,我这台跑不了。

3️⃣ 不设密钥就开到外部网络,谁都能连。我这台现在是无密钥加 0.0.0.0。只在本地用没问题,要手机或别的电脑连进来,必须设密钥。

4️⃣ 一次只能处理一个请求。默认是排队,第二个等第一个完成。

5️⃣ 装之前先跑一次速度测试。它自带测试脚本,先看自己机器能跑到多少,再决定装哪个级别。别下载完 70 GB 才发现跑不动。

6️⃣ 通道数要看清,别被提示吓到。安装检查提醒过我:这张卡支持 PCIe 5.0,主板是 4.0,当前跑在 8 条通道上。我以为是插错了,查了一下,RTX 5060 Ti 本身就是 x8,金手指就是半长的,所以那个 8 比 16 的提示是误报。改不了,也不用改。真正能改的是槽位:有些主板会把 x16 槽实际跑成 x4 或 x8,跟 M.2 抢通道。装之前确认一下自己插的是哪条槽。

最后一句

本地跑的真实代价不是钱,是硬件、下载、电费和压缩后的质量。

有 16G 显存加 64G 内存的人,这笔账划算。只是偶尔问两句的人,用接口更省事。

你机器什么配置,跑起来速度多少?评论区报一下。

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