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DeepSeek V4.1 Flash on Strix Halo: Single-Node SSD vs Two-Node Cluster (DwarfStar)
測試 DeepSeek V4.1 Flash 模型在單機 SSD 串流與雙機叢集部署下的效能差異，比較不同硬體架構的推演速度與資源配置。觀眾可學習本地大型語言模型的部署策略與效能評估方法。
4.6 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
Donato Capitella
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 11.2 萬 訂閱 ・ 11 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/06
本機跑開源模型的硬派實測：量化格式比較、在消費級硬體與小型叢集上的吞吐量、LLM 安全（部分影片是硬體廠商合作）
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Qwen3.8-Flash-Next on AMD Strix Halo: Halogen, N-grams and Benchmarks
介紹 Qwen3.8-Flash-Next 在 AMD Strix Halo 上的效能，包含 N-grams 處理、不同上下文深度下的預填充與生成速度測試，以及 Terminal Bench Mini 的任務完成度評估。
7.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 3影片進階EN
Refurbished 64GB VRAM AI Server for Local AI: 4x NVIDIA V100/P100, AMD MI25
介紹如何組裝一台使用四張二手資料中心級 GPU 的 AI 伺服器，用於本地大型語言模型推論。內容涵蓋硬體配置、散熱需求、效能測試與成本分析，幫助讀者了解舊型 GPU 的實際應用與限制。
※ 摘要僅根據標題與說明
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GLM 5.2 on Dual Strix Halo (256GB): Worth it?
展示在雙 Strix Halo 裝置上執行 GLM 5.2 模型的量化選項、生成速度與編碼任務表現，並與 DeepSeek V4 Flash 進行比較。觀眾可了解該硬體配置下 AI 模型的實際效能與使用限制。
※ 摘要僅根據標題與說明
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How I Configure the Ryzen AI Halo (Strix Halo) for 10-15% Faster Local Inference
介紹如何將 AMD Ryzen AI Halo 配置為無頭 AI 伺服器，透過切換多使用者模式、調整 GTT 分配及禁用 IOMMU 等步驟最佳化記憶體與推論速度。看完能學會具體的硬體調校方法與相關軟體工具的使用。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Intel Arc Pro B70 (32GB) for Local LLMs: llama.cpp (SYCL/Vulkan), vLLM (Intel LLM Scaler) Benchmarks
介紹 Intel Arc Pro B70 硬體在本地大型語言模型推理上的效能，涵蓋 llama.cpp 與 vLLM 的安裝與跑分。觀眾能了解該卡支援的軟體環境、量化模型限制及與 AMD 產品的效能比較。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片進階EN
DeepSeek V4 Flash Inference on Strix Halo: ds4, Quantizations, Distributed Inference and Benchmarks
介紹如何在 AMD Strix Halo 裝置上本地執行 DeepSeek V4 Flash，涵蓋 ds4 推理引擎、量化技術與分散式推理的設定與效能測試。觀眾可學習利用 2 位元與混合 4 位元量化在有限記憶體中執行大型模型的方法。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片進階EN
Building and Running a Deep Research Agent locally on Strix Halo & R9700 AI PRO
介紹如何在地端使用 Qwen 模型建立並執行深度研究代理，涵蓋從架構設計到工具配額的實作細節。觀眾可學習如何最佳化本地硬體上的代理效能並避免無限迴圈。
2.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片進階EN
Thoughts on 2-Bit Quantization, IQ2_XXS, imatrix and antirez's DeepSeek quant
探討 2-bit 量化技術的實用性，分析混合張量精度、本地權重群組及重要性矩陣等關鍵概念，並比較不同量化模式對模型行為的影響。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片進階EN
Running models on 32GB, Muse 30B, Qwen 3.8, New Agentic Benchmarks, Toolbox Updates / Discord
示範如何在 32GB 記憶體上執行 Muse 30B 與 Qwen 3.8 等模型，並介紹新代理評估基準與工具箱更新。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Thoughts on 2-Bit Quantization, IQ2_XXS, imatrix and antirez's DeepSeek quant
探討 2-bit 量化技術的實用性，分析混合張量精度、本地權重群組及重要性矩陣等關鍵概念，並比較不同量化模式對模型行為的影響。
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Qwen3.8-Flash-Next on AMD Strix Halo: Halogen, N-grams and Benchmarks
介紹 Qwen3.8-Flash-Next 在 AMD Strix Halo 上的效能，包含 N-grams 處理、不同上下文深度下的預填充與生成速度測試，以及 Terminal Bench Mini 的任務完成度評估。
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示範如何在 32GB 記憶體上執行 Muse 30B 與 Qwen 3.8 等模型，並介紹新代理評估基準與工具箱更新。
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Channel Update, AMD Advancing AI, Gorgon Halo (192GB), ROCmFPX, LuceBox, Lemonade, Kimi K3, Laguna
Donato Capitella 在影片更新中提及 AMD 的 AI 會議、Gorgon Halo 框架、ROCmFPX 及 Lemonade 等相關動態，並介紹了 Kimi K3 與 Laguna 等專案。
※ 摘要僅根據標題與說明
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How I Configure the Ryzen AI Halo (Strix Halo) for 10-15% Faster Local Inference
介紹如何將 AMD Ryzen AI Halo 配置為無頭 AI 伺服器，透過切換多使用者模式、調整 GTT 分配及禁用 IOMMU 等步驟最佳化記憶體與推論速度。看完能學會具體的硬體調校方法與相關軟體工具的使用。
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Building and Running a Deep Research Agent locally on Strix Halo & R9700 AI PRO
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2.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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介紹如何在 AMD Strix Halo 裝置上本地執行 DeepSeek V4 Flash，涵蓋 ds4 推理引擎、量化技術與分散式推理的設定與效能測試。觀眾可學習利用 2 位元與混合 4 位元量化在有限記憶體中執行大型模型的方法。
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介紹 Intel Arc Pro B70 硬體在本地大型語言模型推理上的效能，涵蓋 llama.cpp 與 vLLM 的安裝與跑分。觀眾能了解該卡支援的軟體環境、量化模型限制及與 AMD 產品的效能比較。
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