自购整机(完整系统)部署 Qwen3.8-Flash-Next成本对照表

只考虑购买完整主机/工作站的一次性成本,不考虑租用。速度为社区实测单用户 decode 范围(受量化、引擎、卸载、上下文影响大)。整机价格为 2026 年 11 月大致市场价(新机/组装,含合理 CPU、128GB+ RAM、SSD、电源等),实际因配置和地区波动。

自购整机大表

整机配置典型量化 / 引擎单用户 Decode (tok/s)预估整机价格 (USD)每 100 tok/s 对应整机成本优缺点 / 推荐指数
入门消费级
RTX 4090 24GB + 96–128GB RAM 整机IQ3/Q3 + llama.cpp / Strata + 卸载30–1104,500–7,000(二手卡更低)约 4k–23k性价比高,需强卸载;二手卡可压到更低
RTX 5090 32GB + 96–128GB RAM 整机IQ2/IQ3 + Strata / Infernix + MTP50–200+(优化可达 150–390)6,000–12,000+约 3k–24k单卡最强消费方案,价格高但速度优秀
2× RTX 3090/4090 + 大内存整机低 bit + 卸载 / 部分并行80–150+5,000–9,000约 3k–11k二手多卡性价比好,组装稍麻烦
AMD R9700 工作站系列
1× R9700 32GB + 64–128GB RAM 整机Q3/Q4 + Vulkan/Strata + 卸载20–50+3,500–6,000约 7k–30k入门 AMD,速度中等,功耗友好
2× R9700(64GB 总)整机3/4-bit 专家 + Paiton / Radiance + MTP100–216(常见 150–190)5,000–9,000约 2.5k–9k性价比最高推荐,长上下文稳,功耗可控
4× R9700(128GB 总)工作站FP8 / Int4 + Radiance TP + MTP145–236(单流)10,000–18,000约 4k–12k本地高吞吐多用户最优之一,需大机箱/电源
Apple Silicon
Mac Studio M5 Ultra 96GBMLX / llama.cpp 优化100–1605,500–7,000约 3.5k–7k安静、功耗低、统一内存方便,生态稍不同
Mac Studio M5 Ultra 256GB同上120–170+9,500–12,000约 5.5k–10k更大内存,适合更长上下文/更高质量量化
高端专业
RTX PRO 6000 级 96GB 工作站NVFP4 / FP8 + SGLang140–18015,000–25,000+约 8k–18k单卡大 VRAM,价格昂贵

关键结论(自购视角)

  • 最佳性价比:2× Radeon AI PRO R9700 整机(约 5k–9k 美元)。速度实用(150+ tok/s 常见),总 VRAM 足够,功耗可限制到 210W/卡,长期电费低,组装相对容易。
  • 单卡最强速度:RTX 5090 整机(优化后可轻松破 150–200 tok/s),但卡本身溢价高,整机常超 8k–10k。
  • 预算有限:二手 RTX 4090 / 3090 多卡或单卡 + 大内存,整机可控制在 5k 以内,速度仍可接受。
  • 追求安静/低功耗:Mac Studio M5 Ultra 96GB 或 256GB,统一内存对卸载友好,实测速度不俗。
  • 多用户/高吞吐本地:4× R9700 工作站(约 1–1.8 万美元),性价比远超同等 VRAM 的 NVIDIA 专业卡。

成本计算说明:
“每 100 tok/s 对应整机成本” = 整机价格 ÷ (典型速度 / 100)。数字越低越好。自有硬件长期几乎只有电费(R9700 / Mac 更省电),摊销后实际使用成本极低。


接下来,我再补充一个多并发比较的版本:

更新后的自购整机大表(增加“保持单流约 100 tok/s 的最大并发数”)

以单流约 100 tok/s 为基准,估算在典型优化配置下(MTP / 投机解码 + 合适量化)能同时支撑多少用户,且每路仍接近或高于 100 tok/s。
数据来自社区实测(Paiton、Radiance、Strata、QEngine 等),实际会因上下文长度、KV 量化、引擎版本波动。长上下文会显著降低并发能力。

整机配置单用户 Decode (tok/s)保持 ≈100 tok/s/流 的最大并发数预估整机价格 (USD)每 100 tok/s 整机成本备注
消费级单卡
RTX 4090 24GB + 大内存30–1101(极限优化约 1)4,500–7,0004k–23k并发能力弱,主要靠卸载
RTX 5090 32GB + 大内存50–200+(优化 150–390)1–2(高优化时 2 勉强)6,000–12,000+3k–24k单流强,但并发受 VRAM/带宽限制
2× RTX 3090/409080–150+1–25,000–9,0003k–11k实用但扩展性一般
AMD R9700 系列
1× R9700 + 大内存20–50+0–13,500–6,0007k–30k单流勉强达标,并发几乎没有
2× R9700(64GB)100–216(常见 150–190)3–5(实测 8 并发聚合 565 → 平均约 70;优化后可维持 3–5 路 ≈100)5,000–9,0002.5k–9k性价比之王。Paiton 8 并发聚合 565 tok/s
4× R9700(128GB)145–2366–10+10,000–18,0004k–12k多用户本地最优之一,聚合吞吐高
Apple Silicon
Mac Studio M5 Ultra 96GB100–1601–25,500–7,0003.5k–7k统一内存友好,并发中等
Mac Studio M5 Ultra 256GB120–170+2–49,500–12,0005.5k–10k内存更大,并发更好
高端专业
RTX PRO 6000 级 96GB140–180+2–415,000–25,000+8k–18k单卡大 VRAM,并发中等偏上
2× RTX 5090150–300+4–812,000–20,000+—高性能多卡,价格高

关键解读(自购视角)

  • 最佳综合推荐:2× Radeon AI PRO R9700 整机
    单流轻松 150–200+ tok/s,3–5 路并发仍能维持接近 100 tok/s/流,整机价格可控(5–9k),功耗友好。实测 8 并发聚合已超 500 tok/s。
  • 追求更高并发:直接上 4× R9700(6–10+ 路),或 2× RTX 5090(价格更高)。
  • 单流优先、预算有限:RTX 5090 单卡或 RTX 4090 优化配置,并发基本只能支持 1 人高质量使用。
  • 注意点:
    • 长上下文(64K–128K+)会明显降低可维持 100 tok/s 的并发数。
    • 使用 Paiton / Radiance / 最新 Strata + MTP 时,并发表现最好。
    • 实际并发还受系统内存、PCIe 带宽、KV cache 量化影响。

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