@YRSM_Simon: 7天，5亿token，Local AI GLM 5.2，deepseek v4 flash，Qwen 3.6 35B A3B，三个模型几乎能满足绝大部分业务自动化需求了

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摘要

A user reports that using three local AI models (GLM 5.2, DeepSeek v4 Flash, Qwen 3.6 35B A3B) over 7 days with 500 million tokens can cover most business automation needs.

7天，5亿token，Local AI GLM 5.2，deepseek v4 flash，Qwen 3.6 35B A3B，三个模型几乎能满足绝大部分业务自动化需求了 https://t.co/qULfBAOg13
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缓存时间: 2026/07/21 14:45

7天，5亿token，Local AI

GLM 5.2，deepseek v4 flash，Qwen 3.6 35B A3B，三个模型几乎能满足绝大部分业务自动化需求了 https://t.co/qULfBAOg13

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@Vincent_AINotes: 本地部署大模型，就算你显卡性能拉满，稳定每秒跑100Token，24小时不间断满载运行，一天满打满算也就跑出8.64M Token。 拿这点吞吐量去搞什么Agent自动化集群、海量合成数据或者大批量业务分析，简直是杯水车薪。本地部署图个数…

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本地部署大模型受限于硬件吞吐量，即使显卡性能满载，一天仅能处理约8.64M Token，不足以支持Agent自动化集群或大规模数据分析，因此规模化应用仍需依赖云端API。