Купил RTX 4090 за 330 000 ₽. Сошёл с ума? Первые итоги после 4 дней

12 Просмотры

  • Спасибо! Поделитесь с друзьями!

    Вам не понравилось видео. Спасибо за то что поделились своим мнением!

aii
Издатель
Полезные ссылки:
Мой телеграм-канал: https://t.me/gmoreva
Мой ИИ-провайдер: https://ai.wormsoft.ru
Мой бусти: https://boosty.to/amorev

В предыдущем ролике я говорил: «Не берите RTX 4090, берите две RTX 3090». И вот я купил перепаянную RTX 4090 на 48 ГБ за 330 000 ₽. Сошёл с ума? Честно — нет. После 4 рабочих дней я понял, что это одна из самых оправданных покупок для локального AI-кодинга.

В этом ролике — не бенчмарки, а реальный опыт. Я расскажу, как 90% задач стал решать на локальной Qwen 3.6 в 8-битном кванте с MTP, покажу свой vibe coding сетап (pi.dev, OpenCode, субагенты), и как я накодил полноценную систему бронирования с тестами — полностью локально. Сравню скорость чтения и генерации токенов на 4090 против двух 3090, объясню, почему всё же передумал насчёт «две 3090 лучше», и покажу главный минус 4090 — шум. Турбинный кулер на 100% звучит как мини-фабрика, и я расскажу, как с этим жить (или не жить).

Также обсудим реальность локальных моделей: почему я предпочитаю локалку своему же облачному провайдеру, почему не влезает FP16 Qwen, и какие планы у меня на эту карту дальше — в том числе почему она скорее всего уедет в сервер, а мне вернутся 3090.

Таймкоды:
00:00 Введение
01:10 Что я себе купил? И зачем?
03:28 Что я навайбкодил с этой картой
05:02 Задачи, где модели на этой карте не хватило
06:37 Чего я запускаю на этой карте
11:10 Неуспешный запуск
13:32 Запускаем pi.dev
16:48 Какие модели использую в работе
18:01 Шумность карты
21:18 Про виды охлаждение видеокарт
23:26 На этом тяжело остановиться
25:39 Немного саморекламы провайдера
26:01 Почему я занимаюсь локальными моделями?
27:21 Подведение итогов ролика
Категория
Заработок на AI
Выполните вход или зарегистрируйтесь для отправки комментария.
Комментариев нет.