这是什么

用户在 Reddit 的 LocalLLaMA 论坛发帖：他用一张英伟达 P40（2016 年发布的数据中心级专业显卡，24GB 显存，二手市场价在几百到一千多元人民币）跑开源工具 llama.cpp，加载 Qwen 系列 35B 参数（IQ 是 llama.cpp 的量化方法之一，比普通 Q4 更激进地把模型压缩成更小的体积）。

实测下来：生成速度在 37 到 83 tok/s（每秒吐出的文字数）之间波动；模型读他输入内容的过程（prefill，模型"看完"你的问题这一步）一开始每秒处理 600 个字，长输入后会降到 300-400。他主观感觉并不比普通 Q4 量化慢。

但他查到的两年前资料说 IQ 量化在 P40 上明显更慢——这个结论还成立吗？

行业怎么看

支持"IQ 更慢"一方的观点：IQ 量化在推理时需要 CPU 端实时反量化（把压缩数据还原成可用的数字），P40 的老架构对此并不友好，理论上会掉速。

反对意见（也是这位用户实测倾向的方向）：两年前那篇讨论的数据可能已过时，新版 llama.cpp 已经做了不少优化；况且 P40 只有 24GB 显存，跑 35B 模型本身就在边缘，速度本来就不会漂亮。

值得注意的风险：P40 是当前讨论度最高的"最低门槛本地大模型硬件"，但稳定性、功耗（单卡约 250W）、驱动兼容性都缺乏长期数据；二手卡市场鱼龙混杂，企业自用需谨慎。

对普通人的影响

对传统企业 IT：预算紧的部门确实在尝试用退役服务器显卡搭本地 AI 实验环境，P40 是讨论度最高的选项，但还属于非正式采购范畴。

对个人职场：除非有明确的数据隐私或离线需求，否则云端 API 的性价比仍远高于本地折腾。

对消费市场：本地 AI 跑在消费级硬件上的故事大多基于 RTX 4090/5090，P40 这条路属于开发者尝鲜，离大众还很远。