Dlaczego kontekst 128K zawodzi na 16 GB
Model może reklamować okno kontekstowe 128K i mimo to zawiedzie przy 40K tokenach na karcie GPU 16 GB. Architektoniczny limit nigdy nie gwarantował, że wagi, cache KV, bufora obliczeniowe i kompozytor pulpitu zmieszczą się jednocześnie na Twojej karcie.
Dlaczego Twoje AI stacki stają się coraz trudniejsze do zmiany co miesiąc.
Każde wywołanie API sprawia wrażenie prostej transakcji – dopóki nie zgromadzi się ich wystarczająco dużo, aby Twoje dane do fine-tuning, narzędzia do ewaluacji oraz schematy narzędzi nie zostały ukształtowane wokół jednego dostawcy, a zmiana nie przestała być jedynie zmianą routingu.
Porównanie GPU AI trzech dostawców
Krajobraz sprzętu do sztucznej inteligencji uległ znaczącej zmianie w 2026 roku, przy czym NVIDIA, AMD i Intel rywalizują o deweloperów potrzebujących kart graficznych (GPU) zdolnych do uruchamiania lokalnie dużych modeli językowych (LLM) oraz obciążeń wnioskowania (inference).
MTP w porównaniu do standardowego dekodowania na RTX 4080 — rzeczywiste benchmarki
Przetestowałem wydajność spekulacyjnego dekodowania (Wieloznakowego Przewidywania, MTP) w modelach Qwen 3.6 27B i 35B na karcie RTX 4080 z 16 GB pamięci VRAM.
Prędkość tokenów w llama.cpp na 16 GB VRAM (tabele).
Tutaj porównuję szybkość działania kilku LLM działających na GPU z 16 GB pamięci VRAM i wybieram najlepszy model do samodzielnego hostowania.
RTX 5090 w Australii jest rzadkością i zawyżona cenowo.
Australia ma na stanie karty RTX 5090. Ledwie. A jeśli którąś znajdziesz, zapłacisz cenę, która wydaje się oderwana od rzeczywistości.
Kontroluj dane i modele za pomocą własnych, lokalnie hostowanych LLM
Hositing własny LLM daje kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem – jest to praktyczna droga do sukwerenności AI dla zespołów, przedsiębiorstw i krajów.
Test prędkości LLM na karcie RTX 4080 z 16 GB pamięci VRAM
Uruchamianie dużych modeli językowych lokalnie zapewnia prywatność, możliwość pracy offline oraz zerowe koszty API. Ten benchmark pokazuje dokładnie, czego można się spodziewać po 14 popularnych LLM w Ollama na karcie RTX 4080.
Sprawdzenie cen GPU i RAM na styczniu 2025
Dziś zajmiemy się najwyższy poziom konsumentów GPU i modułami RAM. Konkretnie patrzę na ceny RTX-5080 i RTX-5090, oraz 32GB (2x16GB) DDR5 6000.
Wybierz odpowiedni terminal dla swojego przepływu pracy w Linuxie
Jednym z najważniejszych narzędzi dla użytkowników systemu Linux to symulator terminala.
Prawdziwe ceny w AUD od australijskich sprzedawców już teraz.
NVIDIA DGX Spark](https://www.glukhov.org/pl/hardware/ai/nvidia-dgx-spark/ “NVIDIA DGX Spark - mały superkomputer AI”) (GB10 Grace Blackwell) jest dostępny w Australii w głównych sklepach z komputerami, z miejscowym zapasem. Jeśli śledzicie ceny i dostępność DGX Spark na świecie, zainteresuje Was zapewne, że ceny w Australii wahają się od 6 249 do 7 999 AUD w zależności od konfiguracji pamięci masowej i sprzedawcy.
Testowanie Cognee z lokalnymi modelami LLM - rzeczywiste wyniki
Cognee to framework w Pythonie do budowania grafów wiedzy z dokumentów za pomocą LLM. Ale działa on z modelami samozhostowanymi?
Jak naprawiłem problemy sieciowe w Ubuntu
Po automatycznym zainstalowaniu nowego jądra, Ubuntu 24.04 straciła połączenie sieciowe ethernet. To irytujące pytanie wystąpiło u mnie drugi raz, dlatego dokumentuję rozwiązanie, aby pomóc innym, którzy napotkali ten sam problem.
Krótki post, jedynie odnotowujący cenę.
W obliczu tej szalonej zmienności cen pamięci RAM, aby uzyskać lepszy pogląd, najpierw sami zatrakujemy ceny pamięci RAM w Australii.
Ceny pamięci RAM wzrosły o 163–619% w wyniku napiętej podaży spowodowanej rosnącym popytem na AI.
Rynek pamięci doświadcza bezprecedensowej zmienności cen pod koniec 2025 roku, z gwałtownym wzrostem cen pamięci RAM na wszystkich segmentach.
