死月絲卡蕾特1. 测试背景与问题起源
作为一名长期使用本地大模型的开发者，我日常的主力模型一直是Qwen3.5-27B。这个27B参数的稠密模型在代码生成、内容创作等任务上表现稳定，基本能满足90%的工作需求。但作为一个技术爱好者，我始终对参数规模更大的模型充满好奇——特别是总参数量达到1220亿的Qwen3.5-122B MoE模型。
这种好奇源于一个朴素的技术假设：更大的参数规模是否意味着更强大的能力？特别是在处理复杂任务时，122B模型是否会展现出27B模型无法企及的"质变"？为了验证这个假设，我决定在双NVIDIA A40显卡的环境下，对这两个模型进行全面的对比测试。
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 测试环境与部署方案
2.1 硬件配置
为了确保测试的公平性和可靠性，我搭建了以下硬件环境：
- 显卡：双NVIDIA A40（单卡48GB显存）
- CPU：AMD EPYC 64核处理器
- 内存：128GB DDR4
- 存储：2TB NVMe SSD
选择双A40显卡的主要考虑是：
- 单卡48GB显存可以轻松承载27B模型的INT4量化版本
- 双卡通过NVLink互联，能为122B模型提供足够的显存和算力
- A40的专业级稳定性适合长时间推理任务
2.2 软件栈与部署框架
测试使用Ollama 0.17.5作为部署框架，主要基于以下优势：
- 原生支持多GPU并行推理
- 内置Flash Attention优化
- 提供简洁的模型管理接口
对于双显卡的配置，需要进行以下环境变量设置：
bash复制echo 'export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1' >> ~/.bashrc
echo 'export OLLAMA_NUM_GPU=2' >> ~/.bashrc
echo 'export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
2.3 对比模型规格
本次测试的两个核心模型对比如下：
| 特性 | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-122B-A10B |
|---|---|---|
| 架构类型 | Dense稠密 | MoE混合专家 |
| 总参数量 |