Strix Halo

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3.5万组装机本地跑通Qwen 122B，速度翻倍 — 私有AI部署门槛降到一台PC

一位 Reddit 玩家用 3.5 万元攒出一台本地 AI 工作站（Framework Strix Halo 主板 + AMD R9700 显卡），跑通 Qwen 122B 模型速度翻倍。值得关心的不是硬件本身，而是私有部署大模型第一次有了工作站级别的性价比方案。

一位技术爱好者这周在 AMD 迷你主机上跑通了 DeepSeek V4 Flash，速度达到日常办公可用级别。我们关注到，国产开源大模型正从『参数大』过渡到『本地真能跑』，但硬件价格和运维门槛仍把大多数人挡在门外。

阿里即将发布千问 Qwen 3.8，架构沿用 3.6 并支持 MTP（多 token 同时预测）加速。结合 AMD Strix Halo 与苹果 M4/M5 的统一内存架构，爱好者在 2000 美元级笔记本上跑 70B 模型成为可能。但「能跑」和「上班能用」之间，仍隔着价格、显存和软件适配。