昨天晚上，OpenAI 发布了 GPT-6（代号 Astra），全网都在刷”AGI 要来了”。
同一时间的我在干嘛呢？在给我那台 8 卡 96GB 的服务器数秒。
不是数它跑得多快，是数它——多久能蹦出第一个字。
先交代下背景
最近工作上需要部署大模型，我想着一步到位，搞了 8 张 96GB 的卡，加起来 768GB 显存。这个配置，什么模型装不下？
装，确实装得下。DeepSeek 最新版，跑起来了，当时还挺得意。
直到我开始正经用它干活。
实测数据，请大家坐稳
我拿长文本场景做了组压测。简单说就是：上下文越长、同时用的人越多，首字延迟（你按下回车到它开始说话的时间）会是这样——
32K 上下文，5 个人同时用：首字要等 21 秒。
什么概念？你跟它说句话，它能慢到让你怀疑自己是不是没发出去。
128K 上下文，5 个人：41 秒。
128K 上下文，160 个人：1188 秒。
翻译一下：将近 20 分钟。你问它一个问题，先去泡个茶，上个厕所，刷会儿短视频，回来一看——嘿，它终于开始”嗯”了。
256K 上下文，20 个人：5 分钟起步。
为什么我说个人部署不适合 Agent 场景
可能有人说：我又不搞 128K，平时对话才几千字，怕啥？
兄弟，那是你聊天。现在的 Agent（智能体）场景，比如 OpenClaw 这种，玩法完全不一样。
Agent 干活的特点是：每一步都带着全部历史记录跑。它干十步活，上下文就滚到几万字；干二十步，奔着 128K 去了。
也就是说，Agent 场景下，超长的上下文不是特例，是日常。
你让 Agent 帮你干个活，它每想一步都要先沉默几分钟。这活干得，比你亲自动手还慢，还憋屈。
最扎心的对比来了
同样的机器，我换了个小模型，Qwen 的 27B。
速度快得飞起，体验完全正常。
所以问题不是机器不行，是模型和场景的匹配不行。
这就是我想说的第一个坑：部署大模型，千万别只看显存。
显存决定的是”装不装得下”，不决定”跑不跑得快”。768GB 能把大象装进冰箱，但冰箱门开得慢，大象在里面也是干瞪眼。
模型能装下，和模型能用，中间隔着一条叫”算力”的鸿沟。
那桌面级设备呢？我也调研了
最近不是流行桌面 AI 盒子嘛，NVIDIA 的 DGX Spark，还有 AMD 的 AI Max 395 芯片方案，都说能在桌面上跑大模型。
我研究了一圈，结论差不多：这些设备能让模型”跑起来”，但”跑起来”和”能用”，又是两回事。
它们的统一内存设计很巧妙，装个大模型没问题。但内存带宽摆在那，长上下文场景下，该慢还是慢。
买之前先想清楚：你是要”我也部署过大模型”的成就感，还是要一个天天干活的工具？
所以我的建议
GPT-6 这种级别的模型出来了，个人部署大模型还有意义吗？
有，但要想清楚边界：
学习、尝鲜、保护隐私——自己部署，挺好，小模型足够香。
Agent 干活、生产环境、多人使用——老老实实调云端 API，让 OpenAI 和阿里云们去操心显卡的事。
这就好比：家里买台咖啡机自己玩拉花，很有乐趣；但你要开咖啡馆，就得买商用机。别指望咖啡机撑起一家星巴克。
最后说一句
GPT-6 昨晚发布，参数传闻 10 万亿，全网都在讨论 AGI 还有多远。
我看着我那台 8 卡服务器，想了半天，觉得答案挺简单：
AGI 离我们多远不好说，但”个人部署大模型”这件事，离”好用”还有好几条街。
好在这条街上不缺风景。云端模型越来越便宜，本地小模型越来越能打，两头都在往好里走。
你在自己电脑上部署过大模型吗？踩过什么坑？评论区聊聊，咱们巷口茶谈见。