两头都沾,但都别高估。128MB L3 让 batch=1 的对话少等首字,256GB 又能整载更大的模型;可一旦进入长上下文生成,权重与 KV cache 持续外溢,双通道带宽这道硬墙,缓存和容量都绕不过去。
既要低延迟对话又要装得下大模型、又不肯上多通道平台的人,它是最省事的折中。跑吞吐的人看穿一点就行:溢价买的是缓存与容量的舒适区,不是算力——需要多路并发时,去数显卡,别数它的 L3。