不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!
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@ben-lee 不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!
从官方评测看,Qwen3.8-Flash-Next 相比 Qwen3.8-27B,整体是"明显更强,但不是全面碾压"。优势主要集中在 Agent、职业办公、长流程任务和部分代码场景;在普通推理和某些软件工程任务上,两者差距并不大。
以下数字均来自 Qwen 官方同一套评测,实际表现还会受到提示词、推理预算和工具环境影响。
评测项目 Flash-Next 27B 差距 DeepSWE 1.1 智能编程 58.7 42.2 +16.5 SWE-bench Pro 62.5 61.7 +0.8 多语言软件工程 81.0 73.8 +7.2 NL2Repo 代码生成 48.1 42.3 +5.8 CoWorkBench 长流程办公 73.9 70.7 +3.2 JobBench 职业任务 55.7 33.4 +22.3 Agents' Last Exam Pass@1 24.3 20.4 +3.9 Agents' Last Exam Score 51.2 42.9 +8.3 Toolathlon 工具使用 73.5 67.1 +6.4 @johnnybegood 肝了两天,在我的7900XTX上跑通了Strata,刚发了新帖子详细记录了 https://lcz.me/topic/2027
实际 Context Prefill Decode 1,557 526.4 t/s 57.8 t/s 6,076 1131.9 t/s 57.3 t/s 12,100 1109.3 t/s 58.3 t/s 24,153 1270.7 t/s 51.7 t/s 48,254 1211.5 t/s 58.3 t/s 96,456 1164.2 t/s 59.2 t/s 190,516 1112.8 t/s 54.6 t/s 222,312 880.5 t/s 50.9 t/s 254,105 841.5 t/s 52.1 t/s -
@johnnybegood 肝了两天,在我的7900XTX上跑通了Strata,刚发了新帖子详细记录了 https://lcz.me/topic/2027
实际 Context Prefill Decode 1,557 526.4 t/s 57.8 t/s 6,076 1131.9 t/s 57.3 t/s 12,100 1109.3 t/s 58.3 t/s 24,153 1270.7 t/s 51.7 t/s 48,254 1211.5 t/s 58.3 t/s 96,456 1164.2 t/s 59.2 t/s 190,516 1112.8 t/s 54.6 t/s 222,312 880.5 t/s 50.9 t/s 254,105 841.5 t/s 52.1 t/s -
@johnnybegood 你有用两块gpu 试试?
我的内存才有64 不够用
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@johnnybegood 你有用两块gpu 试试?
我的内存才有64 不够用
@applejuice 是的, 我之前是 3090x2 , 结果一块啸叫坏了,去修了, 现在是 3090+3080, 目前strata就是把44G显存都用上了, 所以平时干活基本在 90tok/s 左右晃悠, 用的挺舒爽的, 256K 上下文。
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不行了,我单卡3090 刚在隔壁HyperQwen 27b中 关闭思考,不限制功耗墙370w 每秒166token,限制到250w,是每秒133token,现在我要测试这个了,对了,楼主有试过开启功耗墙测试这个 Qwen3.8 Flash Next 的速度影响吗?
@Prio 請問, 您HyperQuen 如何做到166 token/sec ? 我也是3090單卡 HyperQwen, 我的速度在40Tok/sec 上下 164k 上下文 多謝
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@Prio 請問, 您HyperQuen 如何做到166 token/sec ? 我也是3090單卡 HyperQwen, 我的速度在40Tok/sec 上下 164k 上下文 多謝
Harvey-King 说:
@Prio 請問, 您HyperQuen 如何做到166 token/sec ? 我也是3090單卡 HyperQwen, 我的速度在40Tok/sec 上下 164k 上下文 多謝
你可以设置 HyperQwen项目的long的启动模式,然后需要开启加速,然后关闭思考可以达到166token,开启思考有100token, 上下文150k。
我的启动命令如下:
ai-server:~$ cd ~/HyperQwen && grep -E '^(SPEC|CTX|PREFIX_CACHE|MODEL|MAX|GPU|PORT|TP|QUANT)' .env
SPEC=dflash2
CTX=long
PREFIX_CACHE=1
MODEL=/app/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-W4A16-AutoRoundSPEC=dflash2 速度最快,
SPEC=mtp 速度慢
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@Prio 請問, 您HyperQuen 如何做到166 token/sec ? 我也是3090單卡 HyperQwen, 我的速度在40Tok/sec 上下 164k 上下文 多謝
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大佬们,为什么我单卡 3090 实测 130k 上下文到达 65k的时候,每秒decode 就只有 15-26token输出了,单卡3090 pice X3 16 ,ddr3 96gb ,x99平台
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@Prio 监测一下3090的温度和功率输出, 看看是不是撞了温度墙了
@johnnybegood 温度正常66-70度,我在测试一下
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@Prio 监测一下3090的温度和功率输出, 看看是不是撞了温度墙了
@johnnybegood 启动命令如下:
--expert-cache auto
--prefill auto
--spec 4
--spec-min-p 0.5
--mtp /data/mtp/rt
--max-context 131072
--kv int8
--kv-resident 32768-e MODEL=IQ3_XXS
-e FAMILY=swift
-e CONTEXT=131072
-e VISION=no
-e GPU=0 -
@johnnybegood 启动命令如下:
--expert-cache auto
--prefill auto
--spec 4
--spec-min-p 0.5
--mtp /data/mtp/rt
--max-context 131072
--kv int8
--kv-resident 32768-e MODEL=IQ3_XXS
-e FAMILY=swift
-e CONTEXT=131072
-e VISION=no
-e GPU=0 -
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Decode, code Decode, English Decode, Chinese chat Prefill 19K Prefill 89K Strata Flash-Next 125B 134.6 t/s 91.1 88.8 2,613 t/s 3,661 SGLang Swift 1.5 273.2 t/s 117.0 76.3 3,019 t/s 2,018 让claude 设置了
还没真正用上这个是可以用的速度
而且长上下文没影响@applejuice 你这是双卡?
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@applejuice 你这是双卡?
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@Prio 这个软件都不用自己调启动参数啊, 下载下来有个 START_HERE.bat 直接在终端执行, 回答几个问题, 它自动都给你配好了自动起来啊
重新安装,让他自己调参数也是死,我明天重新看看
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Harvey-King 说:
@Prio 請問, 您HyperQuen 如何做到166 token/sec ? 我也是3090單卡 HyperQwen, 我的速度在40Tok/sec 上下 164k 上下文 多謝
你可以设置 HyperQwen项目的long的启动模式,然后需要开启加速,然后关闭思考可以达到166token,开启思考有100token, 上下文150k。
我的启动命令如下:
ai-server:~$ cd ~/HyperQwen && grep -E '^(SPEC|CTX|PREFIX_CACHE|MODEL|MAX|GPU|PORT|TP|QUANT)' .env
SPEC=dflash2
CTX=long
PREFIX_CACHE=1
MODEL=/app/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-W4A16-AutoRoundSPEC=dflash2 速度最快,
SPEC=mtp 速度慢
@Prio 謝謝
我之前也在ctx=long 還是 huge 糾結, 結果我是接Hermes驛神外掛Deepseek 做了比較, 結果發現 ctx=long 快不少。
我用的是thinking=low.我好奇的是: 我之沒有用Dflash2的原因是因爲他對顯存的要求比較高, 我不認爲我塞得下。 我目前的gpu util 是0.94, 再往上拉就會爆(OOM).
請問, 你的併發是多少, 還是你沒開併發? 您的KV 等 Quant用得是?我會拿你的參數回去試試。
我的參數如下:
• CPU: 2× Intel Xeon E5-2620 v3 @ 2.40 GHz
• RAM: 96 GB DDR4-2133 ECC
• Inference GPU: RTX 3090 24 GB (single card, PCIe 3.0 ×16)Serving stack (syv-qwen38, vLLM 0.29.0 / syv-ai image 1cf8665)
• Model: Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound (dbirks checkpoint)
• Quantization: W4A16 = int4 weights (Intel AutoRound) + FP16 activations
• Activation quant: INT8_ACT=int8, INT8_LAYERS=mlp
• Speculative decode: SPEC=mtp, DRAFT_TOKENS=3 (built-in MTP draft head)
• KV cache: FP16, KVARN_POOL_MEM_FRAC=0.15 (tail-pool budget for 4 request slots)
• Vision: VISION=1 + VISION_OFFLOAD=1 (vision tower on, offloaded to CPU)
• Context: CTX=long, MAX_LEN=164000
• Prefix cache: PREFIX_CACHE=1
• Scheduling: MAX_SEQS=5, GPU_UTIL=0.94, ASYNC_SCHED=1
• Tools: TOOLS=1, TOOL_PARSER=qwen3_coder我把3090的功率限制在265瓦。 但這貌似不是問題。 大部份的時候3090功耗在170瓦上下徘迴...
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