我们只写目前手上四台机器核对过的内容。没有测过的 tok/s、别人的显卡跑分、未到货设备的标称分数，都不会当成我们的结果。Gigabyte DGX Spark 128GB 已于 2026-08-31 到货并在现场。仍无 tok/s。Strix Halo 仍在计划中。
在现有设备上核对过的内容。速度表只在测量之后出现。
只按 Unsloth GGUF、社区 MLX 文件大小和官方卡片来读 2026-08-26 发布的 Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B + 51B n-gram），再映射到 AI Tech Engine 实验室的 RTX 4080 16GB / M1 Max 64GB / M2 Max 96GB / 计划中的 128GB。没有未实测的 tok/s。
同一台 MacBook Pro（M1 Max 64GB）上，用 MTPLX 和 omlx DFlash 跑 Qwen3.8-27B，用 omlx 跑 Ornith-1.5-35B-A3B，同一根针、同一批 token。三条路径都命中针。同一份愤怒的小鸟式 HTML，只有 Ornith 接近能玩。不用别人的显卡跑分。
AI Tech Engine 实验室的实际设备。RTX 4080 16GB、M1 Max 64GB、M2 Max 96GB 现在各自干什么，计划中的 Strix Halo 与 DGX Spark 128GB 为什么留给 70B 级和本地智能体。不写入未实测的 TPS。
对照 Hugging Face 和官方文档核对 Qwen3.8-27B 与 Meta Muse Glimmer 30B，再映射到 AI Tech Engine 实验室的 M1 Max 64GB / M2 Max 96GB / RTX 4080 16GB 以及计划中的 128GB。没有未实测的 tok/s。
面向开发者与实务人员的 2026 AI 订阅成本指南。从代码生成、长文档分析、单位费用产出做对照，而不是复述厂商口号。
YouTube 和社交短视频里全是 AI 副业晒单。我们拆开‘谁都能、每天十分钟’的幻觉，以及视频下面开放聊天室和付费课程真正在卖什么。
RTX 4090、4080 Super、二手双 3090、Mac Studio M3 Max。按显存看能跑到哪一档，按预算看怎么配。这是采购地图，不是本实验室的机队清单。
不用 WordPress，也不把账单交给沉重的 Vercel。用静态站点生成器搭配 Cloudflare Pages，把技术博客放到全球 300+ 边缘城市，加载往往不到 0.3 秒。
演示视频里完美的智能体和自动化流水线，一进真实生产环境就会散架。失败原因，以及栈里真正该有的防护。
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