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初音一生推💕 / ROG 與初音未來聯名主機💚🩷 讓老婆也能陪在玩家身邊 很久很久 ​ 聯名系列主機 ▫️ROG Astral GeForce RTX 5080 顯示卡 ▫️ROG STRIX X870E-H 主機板 ▫️ROG Strix Helios II 機殼 ▫️ROG RYUO IV 360 ARGB 水冷散熱 ▫️ROG Thor III 1200W 電源供應器 ▫️ROG Stri

英伟达真的感谢华为他家八辈儿祖宗 华为和中央汇报说， 她的自研芯片已经赶上H200了 习老大龙颜大悦， 指示那就少进口一点吧 海关立即减少配额， 中宣部大力宣传比B300差的芯片， 中国有这个底气， 不要了！ 其实呢， 数据中心都知道，赶上个屁， 别说H200， 更差的消费级RTX6000，在国内都是奇货可居！ 疯狂扫货， H200 和RTX 6000本来在英伟达算低端了， 没人要的货了， 全部被中国买家价格拉到+50%出 清库存就发了大财！黄仁勋该给任正非磕一个不过分吧 这些吊毛“扬我国威”再多吹点牛逼， 美国货更畅销了 他们是真正的纯汉奸 习老大以后要是明白过来， 任正非要被吊路灯了

最近收到不少用户发来的 bug 录屏，我用 MOSS-VL + Kimi K3 串了一条自动排查链路，再不用来回拖进度条了。 一段用户操作录屏发过来，真正费时间的往往不是改代码，而是先还原： 1. 用户做了什么？ 2. 问题从哪一秒开始？ 3. 到底报了什么错？ 这次我把一段 44 秒的录屏以视频流送进 MOSS-VL。它直接整理出了一份结构化 Bug Report： - 复现步骤：输入 → 清空 → 点击 - 异常时间：00:20 - Console 中的 TypeError 和相关变量 然后我通过 Herdr，把报告交给另一个 pane 中运行的 Coding Agent。 Agent 不需要再从头看完整段视频，可以直接根据时间点、操作路径和报错变量定位源码。 整条链路大概是：用户录屏 → MOSS-VL 生成结构化报告 → Kimi K3 定位并修复 → E2E 验证 这里真正负责看录屏的是 MOSS-VL，一个面向持续视频流的 11B 模型，可以在画面持续输入的过程中边看边理解。它提供了 NF4 量化版本，单张 RTX 4090 就可以本地部署；需要适配自家产品 UI 和控件时，也可以通过 LlamaFactory 进行微调。不想部署还也可以接 API，目前每天登录还会赠送 100credits API: Github: 这次最直观的感受是：原本需要人工反复查看录屏、整理复现步骤的工作，现在可以直接变成 Coding Agent 能继续处理的上下文。

本地大模型的显存壁垒，今天被正式宣告物理终结了， 单张 24G 的 RTX 4090，竟然真把 125B 的 Qwen 3.8 Flash Next 给跑起来了， 而且上下文直接拉到了 25 万，解码速度稳在每秒 21 个词 以前跑这种百亿千亿级的巨无霸，动辄要租几张 A100 数据中心集群， 但这次海外极客在 Ubuntu 上用一张普通 4090 加 110G 白菜价 DDR4 内存， 硬生生跑出了生产级的速度: 预填充每秒 364 词，解码每秒 21 词， 最狠的是没开 MTP、没开 dflash，连 KV 缓存都没做任何量化 很多人好奇 24G 显存怎么塞得下 125B 还带 25 万上下文， 核心全靠 llama.cpp 最新分支里一个叫 -cmoe 的物理外挂: 它把 512 个专家层全部扔给廉价的系统内存， 把最吃计算的注意力机制留在 4090 显存里， 显存占用瞬间从 24G 暴跌到 11.6G，而且解码速度几乎毫无损耗 空出来的整整 12G 显存，全被拿去放上下文， 直接把窗口一路顶到了 250,000 的绝对上限，跑完甚至还剩 5 个多 G 的显存余量 再加上把 batch 设到 4096，提示词处理速度直接翻倍狂飙， 以前大家觉得消费级显卡只能跑跑 7B 到 27B 的小模型， 现在 MoE 架构加上内存卸载，直接把数据中心级别的智能焊死在了家用电脑里 本地折腾私有大模型和超长 Agent 的时代， 真的被这套组合拳给彻底砸开大门了啊

正好最近我也在筹备，所以做过计算。 主要的 GPU 是 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB X 4 用 Max-Q 版本主要是因为功耗是 300 瓦，而标准的 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 是 600W 。虽然 Max-Q 的峰值性能会稍微低一些，官方数据是 3511 AI TOPS 对 4000 AI TOPS，大概少了 12%，但两者都是 96GB GDDR7 ECC 显存，1792GB/s 显存带宽，对于 AI 视频生成来说，最重要的就是显存容量。 而且一旦用到四张 GPU，功耗差距就非常明显。4 张 Max-Q 满载是 1200W，4 张标准版单 GPU 理论功耗加起来就是 2400W。 这就意味着标准版已经很难按照普通工作站的方式长期运行。而前者仍然是可以家庭化办公使用。 对于 AI网剧，我个人也更看重并行产能。一个剧集最后可能有几百个镜头，与其让一张 600W 的卡把一个镜头生成得快一些，肯定不如四张 96GB 的 GPU 可以同时跑四个不同镜头。一张负责正式镜头，一张跑失败镜头重做，一张跑人物或者场景相关任务，一张继续处理下一批镜头，机器可以全天保持任务队列。 这样一台机器最终就是 4×96GB，一共 384GB 的物理显存资源。 当然对于新手来说，没有必要上来就拉满 4 块 GPU ，所以我自己的思路是先把工作站（主机）按照最终 4 卡规格买好，初期只装 1 至 2 张 RTX PRO 6000 Max-Q，等用工熟练并且能把生成队列跑满以后，再逐渐增加到 3 张、4 张。 如果最终做到 4× RTX PRO 6000 Max-Q 96GB，我现在估算整台高配工作站的硬件投入大约在 13 万到 15 万新币，大概就是 70 万到 80 万人民币。 其中最大投入就是 GPU 了，现在新加坡一张 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB 的公开价格大约是 24,550 新币。光 GPU 就已经接近十万新币。 另外就是软件部分，我大概列一下： 1. 核心生成平台：ComfyUI 2. 静态图阶段：Qwen Image 系列 3. 视频核心：Wan 2.2 4. 人物一致性和控制工具：LoRA，ControlNet / OpenPose 以及 IPAdapter / Reference 类工作流。 5. 后期软件：DaVinci Resolve 6. 声音部分：TTS / AI 配音 或 Character Voice Bible 我现在已经开始尝试做简单的内容了。当然主要是 AI 做，我负责打酱油。

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加入 FourMeme 之后，我这段时间的大部分精力都落在了跑一线、做社区扶持上，实打实地听大家的声音，把服务一件件做细。 做社区支持，最重要的就是帮大家解决眼前最具体的难处、一起把价值做大。比如 @hajimi_CTO_BNB ，哈基米作为大家都很熟悉的互联网现象级 IP，这段时间我和他们的团队、社区聊过好几次，沟通得越来越深入。接下来 FourMeme 会全力协助社区，把平台能给到的资源踏踏实实跟上，配合团队一起把哈基米带出海、推向海外市场，把它的影响力一步步做深。 昨天，我和 @Hertzflow_xyz 团队一起参加了哭哭马的线下社区会议。@KUKUMACTO 是一个来自义乌的 IP，在现场能真切感受到大家身上的那股韧劲，整场交流都在聊怎么把人真正留下来、怎么把社区的长期建设做实。在现在的环境里，这种能沉下心做具体事的建设者，特别让人有共鸣，我们希望越多越好。 说到坚持，也特别想感谢 SpaceXcoin、RTX、JACKET 、Clipx0 、TUT 、Mubarak 这几个项目的建设者。在市场注意力转得飞快、情绪来去匆匆的节奏里，大家依然在按自己的步调一步一个脚印地做，这份定力非常不容易。 关于 FourMeme 的社区扶持，因为每个社区所处的阶段不一样、面临的难处也各不相同，我们不搞一套通用的模板，而是针对每个社区的具体情况单独坐下来聊、针对性地匹配支持。在技术支持、宣发联动、活动协同、社区运营经验交流以及出海对接这些方面，我们都会开放对应的平台资源，尽全力帮大家把事情往前推。我们想把平台有限的精力与支持，切实给到那些愿意沉下心来做社区、愿意把事情往长远做的团队。 《肖申克的救赎》里说过，希望是美好的，也许是人间至善。市场瞬息万变，但真正能走得远的社区，靠的始终是这份在变化里的坚持。 如果你也正在一线做社区建设，欢迎随时直接找我聊。可以带上你们目前的想法，聊聊项目现在所处的阶段、社区的实际情况，包括人数、活跃度与共识度，以及你们眼下最需要什么支持、希望以什么样的方式和我们开展合作。发过来的每一份想法，我都会认真看、认真对待。 随时欢迎。