@BIM_Computing

China GPU & sourcing / AI hardware: modded GPUs and AI server nodes. Part of BIM Groupe.

 Shenzhen
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6Media
Tried FreeToken from UC Berkeley on an old RTX 3080 10GB + DDR4. Qwen3.6-35B-A3B (MoE) runs at 68 tokens/s with the full 262K context. Same model in llama.cpp: 34 tok/s. A dense 27B offloaded to RAM: 2.9 tok/s. With MoE, RAM offload finally works.
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Code here: github.com/FlashML-org/FreeT… Modded RTX 3080 20G ➡️ 799€ DDP bim-computing.com

GitHub - FlashML-org/FreeToken: FreeToken brings datacenter-scale model serving to your desktop....

FreeToken brings datacenter-scale model serving to your desktop. Run massive models locally, fast and efficiently. - FlashML-org/FreeToken

github.com
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That's probably why we got strange requests from banks with @BIM_Computing We do trading of modded GPUs from China, they asked us to perform KYC on our customers (wtf why need KYC to buy a graphic card?) and eventually @vividmoney_fr froze our customers' funds.
Lain on the Blockchain
@CryptoCyberiaOct 4
I was kidding about banning the 5090 wtf ahhhh
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Vivid: a scam? @vividmoney_fr froze €47,635 of funds our customers paid us. Account closed "for cause" on 30/09, no reason given. Hold: "3 months" in their notice, "28 days" per support, release "not automatic". Formal notice sent. @vivid_en @dgccrf #fintech #neobank
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Qwen3.8-27B Q4_K_M (15.6 GB weights) — decode tok/s vs price. 11 configurations: VRAM, memory bandwidth, four context/KV combinations, and whether 256k fits. Highlighted: Tesla V100 32GB, Tesla P100 16GB, RTX 2080 Ti 22GB.
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Q8_0 (29.5 GB weights) — and Apple's unified-memory bandwidth per chip model. Plus why 32 GB is enough for 256k on Qwen3.8: hybrid architecture, only 16 of 64 layers carry full attention, so the KV cache is 8.6 GB at FP8.
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