Der Reddit-Thread von Nutzer /u/sayamss richtet sich an Besitzer eines 4×Radeon AI Pro R9700-Setups und fragt nach konkreten Benchmark-Ergebnissen für den Einsatz als Büro-KI-Server. Die Radeon AI Pro R9700 ist AMDs professionelle Inferenz-Karte der RDNA4-Generation mit großem lokalem Speicher, der für das Betreiben sehr großer Sprachmodelle im Multi-GPU-Verbund relevant ist. Im Fokus des Fragestellers stehen zwei aktuelle Frontier-Modelle: DeepSeek V4 Flash und Qwen 3.8 Flash – beide werden entweder mit Layer-Offloading auf den Host-RAM oder mit starker Quantisierung (z. B. Q4 oder niedriger) betrieben, um in den verfügbaren VRAM zu passen. Offloading und aggressive Quantisierung sind bei Multi-GPU-AMD-Setups besonders interessant, weil ROCm-basierte Stacks wie llama.cpp oder vLLM hier historisch andere Leistungscharakteristiken als CUDA-Systeme zeigen. Praxisdaten zu solchen AMD-Multi-GPU-Konfigurationen sind in der Community bisher dünn gesät, da die R9700 eine vergleichsweise neue und noch wenig verbreitete Profi-Karte ist. Der Thread ist damit ein seltener Sammelpunkt für reale Tokens-per-Second-Werte und Konfigurationshinweise aus der Community – der tatsächliche Informationsgehalt hängt jedoch stark von den eingehenden Antworten ab.