想跑Qwen3Coder480BA35B这模型，硬件得够劲才行

想跑Qwen3Coder480BA35B这模型，硬件得够劲才行。先说显卡，得上高端货，像A100或者H100这种级别的，显存至少得几十GB打底，不然根本带不动。不光显卡，CPU也得给力，内存也得大，不然容易成瓶颈。还有，得装好CUDA环境，配套的深度学习框架也得整明白。一句话，这玩意儿对硬件要求挺高的，一般PC可能扛不住，得上服务器级别配置才行。

我现在想找点建议，想自己搭一台电脑，用来跑Qwen3Coder480BA35B的至少4bit量化版本。希望用llama.cpp能跑到3040 tokens每秒甚至更高。我主要的使用场景是命令行下写代码，用像crush这样的工具：https://github.com/charmbracelet/crush

我看中的顶配消费级配置包括：AMD R9 9950X3D、256GB DDR5内存、显卡方面是双路RTX 4090 48GB或者RTX 5880 ADA 48GB。预算大概1万美元左右。

但考虑到这个模型可能没法完全放进内存里跑，我觉得这个配置可能还是有点勉强，尤其是96GB的显存可能不太够用来搬很多层。但消费级产品也没法再往上加了。如果再高一点的配置，就得上自定义服务器了，但那得花2万美金以上，而且很多部件还不好买。

所以我想请教一下，到底什么样的硬件配置能真正满足我的需求？更重要的是，我该怎么去估算这个东西？谢谢大家！</br>

我觉得你可能最喜欢512G的Mac Studio，因为我也打算买这个配置，这样我就能跑得动100B的模型了。

Awni Hannun 提了个挺有意思的事，说他在一台配备了 512GB M3 Ultra 的 Mac Studio 上，用了 272GB 的内存（也就是 RAM），跑了一个 4bit 量化的 MLX 版本模型，速度能达到每秒 24 个 token。任务是“写一个 Python 脚本，模拟一个黄色小球在一个正方形内弹跳，并正确处理碰撞检测，还要让正方形缓慢旋转。用 Python 实现，确保球不会弹出去。”来源可以看这里：https://simonwillison.net/2025/7月/22/qwen3coder/Awni 的推文在这：https://x.com/awnihannun/status/1947771502058672219这消息真假还不确定，但看起来挺靠谱的。如果你不想砸锅卖铁买一块高端的 NVidia 显卡来跑这些模型，那这可能是个不错的选择。当然你也可以考虑别的“硬刚”方案，比如这个：https://unixsurplus.com/inspurnf5288m5gpuserver/  
这玩意配了 256GB 内存，带 NVLink，带宽高达 800GB/s。不过说实话，这机器简直就是“电老虎”，空闲状态都能吃掉 300W 的电力，运行起来噪音还大，像女妖在嚎叫一样。———  
以上内容是我根据原文的口语化表达，保留了原意和链接，并做了更符合中文阅读习惯的调整。

你需要大容量的高速内存，搭配高带宽的CPU（比如EPYC或者Xeon系列），再加上两块3090或者4090显卡

哎呀，谢谢你提供的信息啊。你给的参数真的挺有用的。每秒7个令牌感觉用来聊天还挺够用的。不过看起来那些CLI编码器和工具调用更费令牌。  
当openrouter的免费模式一忙起来，我感觉每秒20个令牌都不一定能搞定事情，所以……

我其实只是花钱让 DeepInfra 这样的平台帮我托管 GLM 4.5 的“空气版”（也就是还没正式发布的版本）。你在决定买什么硬件之前，一定要先试试这个模型，还有 GPT oss120b，尤其是针对你的编码任务。如果你用 48GB 显存，搭配 4bit 量化，再加上一些细致的调优，特别是结合一个用于代码生成的“草稿模型”，那这两个模型其实都是可以跑起来的。（草稿模型能显著提升生成速度，加快推理过程。）我自己就用一个 0.6B 的草稿模型，在 3090 上跑了 GLM 4.5 Air，当时有 24GB 内存和 64MB DDR5 显存。完整的 GLM 4.5 也就 355B 参数，我觉得它在代码生成方面，跟更大的 Qwen3 编码器有一拼。所以在你砸钱买硬件之前，我强烈建议你——100% 必须先从靠谱的云服务商那试用这些模型。比如 GLM 4.5 Air 在云上又便宜又好用，GPT oss120b 在同级别里性价比也很高。花不了你 20 美元，你就能把好几个尺寸的模型都试个遍。比起你一下子砸个上万块在硬件上，这几十块钱的试用费简直不要太值。

我觉得你的目标有点不太现实。这种级别的模型，还是得在云服务器上跑，用那种带大显存的高端GPU才行。我自己在RTX 5090 + 9950X3D + 192GB DDR5 6000MHz的配置上跑Qwen 3 235B，每秒只能出6.2个token。要是模型装不进显存，速度直接暴跌。网上说这模型要271GB显存，所以你用96GB显存+256GB内存的配置，可能也就每秒7个token吧？可能还更少。要是每秒只有5个token，我也不会觉得奇怪。你要是显存差太多，那每秒30到40个token根本不可能实现。别花上万块买个只能让模型“瘫痪运行”的破系统，那不值得。

Mi50，32GB的显存，成本大概在220美元左右。其中10块卡的话，每块2200美元，再加上散热方案，咱们算2500美元吧。然后你还需要一个带10个PCIe插槽的二手服务器，价格大概在1000到1500美元之间，可能还得额外配个电源啥的。把这些加一块，你就能在Q4运行Qwen3 480B模型了，还能给4K体验提供个像样的环境。这是最方便的办法吗？不是，这套配置装起来绝对是个头疼的事儿，调通过程能让你头大。但它确实是本地运行最便宜的方案。再往上一个档次，价格是这三倍左右的话，你可以考虑整几块二手的RTX 3090。速度能快一倍，安装起来也更简单，但花销自然也就上去了。当然了，这些方案都属于“自己动手丰衣足食”型，不买现成的整机，自己折腾的那种。

说实话，对于普通用户来说，这些大模型根本没有一条好走的路。你要么就得自己折腾一个x090的“缝合怪”显卡，从电源到系统管理都特别麻烦；要么就只能上Mac，结果只能跑到个中等水平的tok/s，首字延迟高得离谱，价格还照样不便宜。理论上来说，那些超大的云实例虽然也行，但它们的中断式定价模型实在拉胯，真要按使用场景去买预留实例，价格又变得离谱起来，普通用户根本承受不起。

哎呀，最近我搞了一堆硬件，算是折腾出了一套能跑Q8/FP8/int8量化模型的东西，说白了就是模型精度特别低、资源消耗也低的那种。虽然这套配置看起来有点“贵得离谱”，但好歹还能干点别的事儿，不白花钱。不过在搞预算的时候我发现一个问题，很多开发者一上来就搞特别贵的配置，比如全GPU卸载的方案（动辄上万），或者直接上当前一代的双路服务器主板配大内存（也得上万）。这就让我有点难受。最近看到SGLang那边在双路系统上有些进展，我心里还挺欣慰的，说明有人意识到“贵”也有不同的档次，不是非得上最贵的才叫好。目前我这套配置是这样的： 主板是Tyan Tempest双路LGA 4677 EATX主板，在woot上250美元搞定，这价格真的没法复制，太香了  
内存是768GB DDR5 5600，实际跑在4800频率，16条48GB的内存条，每条160美元还包邮——总共大概2560美元。现在关税一加，这配置根本复刻不了了  
CPU是两颗Q071（其实就是ES版的Sapphire Rapids，32核/64线程，高频版）——每颗大概120美元，得懂点BIOS修改技巧才能用  
显卡是2~3块3090，是戴尔的双插槽版本，价格是目前市场价里相对便宜的，每块大概700~800美元  现在这套系统能跑，但不算快。我有两个选择：1. 用SGLang，支持双路优化，但不支持GPU混合推理，即使有AMX加速也不行  
2. 用llama.cpp或ik_llama的混合模式，支持量化，但没有NUMA优化（在这种情况下内存镜像也没啥用，内存也有限）再说内存这事，高于48GB的内存条以前就贵，现在还是贵。所以我现在只能跑一些中等大小的模型，比如能在Qwen 235B这种CPU上快速运行的模型。等以后支持更好的量化模型了，我打算试试InternVL3.5。如果你也想搞一套类似的，我建议你可以从二手市场淘一块LGA 4677的主板，支持双路CPU，8个内存通道，能插64GB内存条的那种。如果能找到价格合适的，再配上两块3090和一颗Xeon EMR ES处理器（比如8592 ES，也就是Q2SR）。当然，前提是你得会改BIOS让它跑起来。我自己那块Sapphire Rapids ES处理器就在Tyan的单路ATX主板上跑起来了，所以这块主板理论上也能做到。这套平台的好处是：ES版CPU便宜，而且支持AMX指令集，这个指令集现在被llama.cpp、SGLang，还有VLLM（带SGLang内核）用得飞起。如果不想折腾，也可以考虑ik_llama的定制量化方案，比如Q5_K，用Xeon也能跑，虽然精度会稍微差一点。最后提一下，我朋友那套9955X3D配了256GB内存，但双通道内存成了瓶颈，PCIe通道也有限，说白了就是“有点力不从心”。