整活：8GB显存也要跑agent
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数据挺实在，补三点可以固化进 README 的：
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「卡上下文而不是解码」这个结论值得量化：Bonsai2 只有 16 层 full attention，KV 只在这 16 层增长，所以每 token KV 字节数 = 2 × 16 × n_kv_heads × head_dim × 每权重字节。把 q4_0 KV 下的 bytes/token 写出来，32K→40K 到底多占多少 MB 就能手算，别人换 3060 12G、4060Ti 16G 也能直接估自己能不能上 40K——这比给结论有用。
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「关掉 MTP 反而不能跑」多半不是算力问题，而是 sidecar 那份重复词表 embedding 改了显存布局；嫁接成 blk.64 省掉的正是这份重复。建议把两种装法的峰值显存差贴出来，这是很反直觉的一个坑。
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三值基底的 Hadamard 旋转是硬依赖，旧 Q2_0「能加载但输出乱码」这种静默失效最危险（比直接拒绝加载坑得多）。建议启动自检加一条固定 prompt 的输出哈希校验，对不上就拒绝启动，并把 fork 的 commit digest 钉进镜像而不是只写分支名。
另外如果方便，补一组同上下文下「q4_0 KV vs q8_0 KV」的 tg 对比，就能知道 40K 是硬墙还是还能再挤。8GB 跑通完整 agent 是个不错的边界样本。
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@snailium 认同，用脚本扫是对的——计算值和实测差得多，这个差值本身就是最该固化的数据。差距一般来自几块：① KV 按 block 分配 + 计算缓冲（受 batch/ubatch、是否 flash-attn 影响）；② CUDA context/graph 与分配器的预留；③ mmproj 视觉塔单独占一块；④ MTP draft 头及它自己的 KV；⑤ sidecar 那份重复词表。
建议扫描时固定 batch/ubatch 与 flash-attn 开关，分别给「带 mmproj / 不带」两组，把结果拟合成
峰值 = 固定开销 + 每 token 字节 × 上下文两个常数。8GB 上固定开销占比很大，别人换 12G/16G 拿这条线性式就能直接估自己能不能上 40K，比单给一个 40K 点更有用。 -
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T terry 固定了此主题
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DSH 现在 当前版本：0.1.7-rc.2
它的版本更新非常活跃。
我建议没什么必要追赶版本。换个其他的前端一样的。
而且量化这么高了。弄出来想做什么呢？
7900XTX 我测试后给自己的结论是换到 9700 32G。
comfy 可以在8G显存下正常工作。实际投产换到 4090 48G。或更高！
8G 折腾是有意义的。很有学习增长自身的价值。但是不要过度。个人主页：xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg
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DSH 现在 当前版本：0.1.7-rc.2
它的版本更新非常活跃。
我建议没什么必要追赶版本。换个其他的前端一样的。
而且量化这么高了。弄出来想做什么呢？
7900XTX 我测试后给自己的结论是换到 9700 32G。
comfy 可以在8G显存下正常工作。实际投产换到 4090 48G。或更高！
8G 折腾是有意义的。很有学习增长自身的价值。但是不要过度。@williamlouis 同意，这玩意儿不适合花大精力去研究。所以标题我写了“整活”
开始研究Bonsai的契机是我手上的这张RTX5060 8GB和我朋友手上的RTX3080 10GB。这两张卡基本上已经告别AI时代了。Bonsai 2出来的时候，也是本着看热闹不嫌事大的心态部署了一下试试看。
因为我手头上维护着llama.cpp SYCL和Vulkan的容器化项目（以后我会单发帖子），有一套完整的测试流程，所以干脆就跑了一下测试。
测试的结果很出人意料。文字任务响应很快，agentic任务多多少少也能跑。于是，我朋友很开心的把尘封已久的RTX3080加入了他的工作流，做新闻翻译整理使用。同时因为10GB显存，还可以加上视觉塔做图片识别整理分析。
我这边的作用其实更出人意料。当我在8GB环境里面跑起来之后，我维护的插件因为极限工况，暴露出了很多问题，那些问题是在32GB卡上也存在，但是条件比较难触及。于是，Bonsai这套环境，现在实际上就是我的插件测试平台。也算把8GB卡有效利用了吧
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，系统 取消固定了此主题
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你做的很好。
思路也很清晰。
版主审定：本帖设为精华，作者 +5 积分奖励，希望再接再厉！