适合场景
- 超长上下文 + 高并发同时要
- 企业级共享推理池
- 大批量文档处理
专业级超长上下文方案博原方案
4× RTX PRO 6000 96GB
旗舰档：10 路 × 25 万字同时跑，64 路短问题高并发
单卡 96GB、总算力与显存都是消费级的三倍。10 路 25 万字长上下文同时进行全部成功，短问题高并发输出吞吐 3,245 tok/s。
4 卡384 GB 总显存Blackwell sm120原生长上下文
实测模型
- DeepSeek-V4-Flash
- 96 GB 单卡显存
选型限制
- 384GB 总显存不代表计算吞吐无限提升
- 超长上下文并发仍会明显拉高首 token 等待
- 部署时仍需结合四卡调度、功耗与业务负载评估
推荐理由
- 适合大模型与高并发兼顾的场景：单卡 96GB，10 路 × 25 万字长上下文同时进行。
- 可查看对应模型的吞吐、并发与上下文实测结果
选择模型
以下模型已在这套硬件上完成实测，点击进入查看完整数据。
DeepSeek-V4-Flash-NVFP4
96GB 单卡显存，把长上下文和并发同时拉满
核心实测结果
≈18,900 tok/s聚合 prefill
3,245 tok/s聚合输出吞吐
290.05 tok/s单路输出
64 路短问题同时在线
43.1%KV 占用
140.97 ms最低首 token
适用任务
当你同时需要超长上下文和高并发人数时选这一档：10 路 25 万字 + 64 路短问题都能扛住，且显存仍有 57% 余量。
其他配置推荐
对比不同卡数和显存规模，找到更贴近业务目标的方案。
2× RTX 5090 32GB入门档：一张卡解决 12 万字，两张卡顶到 26 万字
4× RTX 5090 32GB主力档：125 GiB 大模型 + 20 人同时在线
8× RTX 5090 32GB高并发档：6 万字上下文，120 人同时在线
1× RTX 3080 Laptop 16GB单卡轻量模型：Qwen3.5-0.8B 80 路并发，聚合输出 2,314 tok/s
1× RTX 2080 Ti 22GB单卡高并发：Qwen3.5-0.8B 128 路并发，聚合输出 4,264.5 tok/s
8× RTX 2080 Ti 22GB存量老卡复用：Flash-Next Q4 稳定 37 tok/s，128K 上下文
1× RTX 3090 Ti 24GB · llamAmpere开源 SM86 专项优化：单卡运行 Qwen3.8-27B + MTP 长上下文