RTX 5070 Ti
本地大模型硬件升级进入取舍期 — 显卡与内存决定实际体验
Reddit 一则硬件讨论显示，本地运行大模型的瓶颈已不只是算力：显存容量、内存带宽与多卡协同共同决定速度和可用性。对想在家运行开源模型的团队与个人而言，升级应从真实任务出发，而非追逐单一硬件参数。
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DDR5
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MoE
家用电脑跑大模型这次不再只是折腾 — 超频 DDR5 让 MoE 提速 14%
LocalLLaMA 社区有人把 DDR5 超频 36%，跑 Qwen3.8 这类 MoE 大模型拿到 10-14% 提速。本身是 DIY 实验，但方向明确——本地 AI 开始从极客玩具往工程可用挪动。
DDR5
装 AI 工作站别只追新平台 — Reddit 实测老平台加卡反而多 50% 算力
一位 Reddit 用户在 Vast.ai 租机实测对比新旧两代硬件平台跑大模型预训练：新一代只快 15-20%，但省下的内存预算能多塞一张显卡，整体算力反而高 50%。这戳破了 AI 工作站'买新不买旧'的直觉，值得中小企业财务决策者和自建团队看看。
HP
2TB 内存 21 万美元：本地跑大模型的硬件成本已经失控
Level1Techs 测出 HP 工作站配 2TB DDR5 内存要 21 万美元，但同款整机反而比单买显卡便宜近一半。AI 硬件定价已经扭曲到必须重新算账。