想在家里运行大模型，难点往往不是“算不动”，而是“装不下”。一名玩家把五块退役 BC-250 矿卡装进 ASRock 12 板机箱，拼出约 71GB 显存，用来运行 Qwen3-Coder-Next。BC-250 是由 AMD 游戏主机 APU 衍生而来的挖矿计算板，价格可能较低，但软件支持、能耗和设备互联都不如常规 AI 显卡省心。
据发布者在 Reddit r/LocalLLaMA 的展示，这套设备运行模型的 Q4 版本——即用约 4 位精度压缩权重，以减少内存占用——在约 3 万词元上下文时达到约 40 tok/s，也就是每秒生成约 40 个词元；上下文增至 10 万时，速度降至约 30 tok/s。五块板通过自带的 1Gb 以太网交换中间结果，整套成本不到 800 美元。
它的意义不在于刷新速度纪录，而是展示了另一种本地推理上限：用低价旧硬件、复杂配置和高功耗，换取足以容纳大模型的显存池。发布者也直言功耗效率很低；目前结果仍是个人展示，未见独立复测。