AMD显卡AI优化技巧汇总：Qwen3.6 27b + Hermes，llama.cpp VLLM, MTP+TurboQuant, ComfyUI, 7900XTX/AI Pro R9700！

詳細：
1. 核心动机：自建算力替代在线 API 省钱： 为驱动 Hermes Agent（小特）实现 24 小时高频响应，放弃每天需支付费用的 DeepSeek 在线接口。 优势： 大陆地区电费低廉（尤其是夜间低谷期约 0.5 元/度），配合农村自有房产和太阳能，算力成本接近于零。 2. 软硬件选型与优化思路 主力模型： Qwen 3.6 27B。实测在生产力级别上远胜同规格模型，是驱动 Agent 的最优小模型。 硬件性能： AMD 7900 XTX： 性能强悍且显存充足，优于 Intel 和同价位 Mac。 国产算力： AI Pro R9700 (32G) 性价比极高，约为 4090 D 性能的一半；AI Max 395 胜在显存巨大，适合跑 122B MoE 大模型。 技术抄作业（来自论坛大神）： MTP 投机解码： 配合 Llama.cpp 可将吐字速度提升至 80 t/s 左右。 TurboQuant： 行业公认最优解，可解决长上下文（支持 256k）下的显存和速度平衡。 配置建议： 32G 显存以内建议直冲 Llama.cpp（Vulkan 驱动对新技术支持更快），开 100k 上下文 + Q8 KV 量化。 3. 生产力工具实测 (ComfyUI) 视频生成： 避开吃配置且兼容性差的 WAN 模型；推崇 LTX 2.3 作为平替。 7900 XTX： 实测可出 480P 视频，经超分放大后 1080P 效果极佳。 AI Pro R9700： 可稳定输出 15 秒以上 720P 视频。 生态适配： 目前 AMD 显卡在音频 (VoxCPM/Qwen TTS) 和画图 (Flux/SD) 领域已轻松应对。 4. 总结与心态 务实主义： “能干活绝不折腾”，先用原始版本跑通业务，再逐步优化 TurboQuant 和 MTP。 社区力量： 强调论坛的技术沉淀远胜即时通讯群，鼓励大家去论坛“抄大神作业”。