硬件与部署

[针对一款宣称保护AI隐私的开源主权云操作系统Olares，评论者对其定义、隐私性、实用性等方面存在质疑，也有少数人看好该项目，整体氛围以质疑为主]

[原帖分享2x AMD MI60使Llama3.3 70B达到20 tokens/s的成果，评论涉及AMD卡的意义、技术问题、硬件选择等，整体氛围积极且充满技术探讨]

[原帖讲述Llama - 3.2 - 3B - Instruct - abliterated模型VRAM使用异常，评论给出多种观点如与上下文大小有关、可能是未释放资源、模型在做特殊尝试等及相应解决建议，整体氛围积极探讨问题]

[原帖作者觉得2张3090显卡运行相关程序接近理想但仍有不足，评论者围绕3090显卡硬件、不同模型选择、硬件升级等方面展开讨论，整体氛围专注于技术交流]

[原帖探讨M系列Mac因Test - Time Compute模型引入是否不再适合运行LLMs，评论从性能、功率、使用体验、硬件对比等多方面展开讨论，整体氛围理性且多元]

[该讨论围绕Hunyuan和LTX在视频生成方面展开，涉及速度、硬件兼容性等，还讨论到二者在动漫图像、成人内容创作上的比较]

[原帖询问本地LLM使用案例与硬件投入的成本效益，评论者从隐私、工作、学习、娱乐等多方面阐述本地LLM使用场景，同时也涉及硬件配置和成本效益相关讨论]

[原帖提出应进行群集推理，评论从不同角度如技术可行性、相关项目、潜在问题等展开讨论，氛围较为多元既有支持也有反对]

[这是一个关于MI300X、H100和H200基准测试训练部分的讨论，涉及AMD训练的问题、GPU推理表现、AMD的硬件软件差距、现状及性能成本，还包含对后续文章的期待等内容，整体氛围较为理性且充满希望]

[原帖询问RTX 5090（32GB显存）能运行哪些模型，评论主要围绕模型运行情况、硬件对比选择、显存容量影响等方面展开，整体氛围较理性探讨]