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  4. 不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!

不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!

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rtx3090strataqwen-flash
103 帖子 27 发布者 4.3k 浏览 5 关注中
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  • A applejuice

    @johnnybegood 你有用两块gpu 试试?

    我的内存才有64 不够用

    johnnybegoodJ
    johnnybegoodJ
    johnnybegood
    超凡大师
    编写于 最后由 编辑
    #73

    @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。

    1 条回复 最后回复
    0
    • N
      N
      neo
      德高望重 劳动模范
      编写于 最后由 编辑
      #74

      精度质量如何呀,有兄弟测试了吗

      1 条回复 最后回复
      0
      • PrioP Prio

        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?

        Harvey KingH
        Harvey KingH
        Harvey King
        编写于 最后由 编辑
        #75

        @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

        PrioP kos orK 2 条回复 最后回复
        0
        • Harvey KingH Harvey King

          @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

          PrioP
          PrioP
          Prio
          编写于 最后由 编辑
          #76

          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-AutoRound

          SPEC=dflash2 速度最快,

          SPEC=mtp 速度慢

          Harvey KingH 1 条回复 最后回复
          1
          • Harvey KingH Harvey King

            @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

            kos orK
            kos orK
            kos or
            超凡大师
            编写于 最后由 编辑
            #77

            @Harvey-King said:

            HyperQuen 如何做到166 token/sec

            HyperQwen 27B這麼快喔? 真可怕 怎麼突然間 TG 暴衝

            1 条回复 最后回复
            0
            • PrioP
              PrioP
              Prio
              编写于 最后由 编辑
              #78

              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

              johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
              0
              • PrioP Prio

                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

                johnnybegoodJ
                johnnybegoodJ
                johnnybegood
                超凡大师
                编写于 最后由 编辑
                #79

                @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

                PrioP 2 条回复 最后回复
                0
                • johnnybegoodJ johnnybegood

                  @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

                  PrioP
                  PrioP
                  Prio
                  编写于 最后由 编辑
                  #80

                  @johnnybegood 温度正常66-70度,我在测试一下

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • johnnybegoodJ johnnybegood

                    @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

                    PrioP
                    PrioP
                    Prio
                    编写于 最后由 编辑
                    #81

                    @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

                    johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
                    0
                    • PrioP Prio

                      @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

                      johnnybegoodJ
                      johnnybegoodJ
                      johnnybegood
                      超凡大师
                      编写于 最后由 编辑
                      #82

                      @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

                      PrioP 1 条回复 最后回复
                      0
                      • A
                        A
                        applejuice
                        技术大牛 劳动模范
                        编写于 最后由 applejuice 编辑
                        #83
                        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

                        PrioP 1 条回复 最后回复
                        0
                        • A applejuice
                          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

                          PrioP
                          PrioP
                          Prio
                          编写于 最后由 编辑
                          #84

                          @applejuice 你这是双卡?

                          A 1 条回复 最后回复
                          0
                          • PrioP Prio

                            @applejuice 你这是双卡?

                            A
                            A
                            applejuice
                            技术大牛 劳动模范
                            编写于 最后由 编辑
                            #85

                            @Prio 双卡

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • johnnybegoodJ johnnybegood

                              @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

                              PrioP
                              PrioP
                              Prio
                              编写于 最后由 编辑
                              #86

                              @johnnybegood
                              image.jpeg

                              重新安装,让他自己调参数也是死,我明天重新看看

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • PrioP Prio

                                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-AutoRound

                                SPEC=dflash2 速度最快,

                                SPEC=mtp 速度慢

                                Harvey KingH
                                Harvey KingH
                                Harvey King
                                编写于 最后由 Harvey King 编辑
                                #87

                                @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...

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • tom23T
                                  tom23T
                                  tom23
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #88

                                  比较大的突破,个人主机也可以跟上线上大模型了

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • A
                                    A
                                    applejuice
                                    技术大牛 劳动模范
                                    编写于 最后由 applejuice 编辑
                                    #89

                                    跑了 一个 20分钟的任务
                                    3.8 flash 模型想很多
                                    刚好昨天用3.8 27b 跑一轮 结果不理想
                                    今天3.8 flash 的确达成目的

                                    Metric Value
                                    Duration 19.5 min (10:34:02 → 10:53:32)
                                    Requests 47
                                    Tool calls 46
                                    Final answers 1
                                    Context, first → last request 43,886 → 117,415 tokens
                                    Output tokens, total 97,134
                                    Engine busy 1,058 s (≈ 90% of the session)
                                    Tool time on the client ≈ 112 s (≈ 10%)
                                    Errors, cancelled requests, malformed tool calls 0

                                    Decode speed (per request, all 47)

                                    Statistic t/s
                                    p10 97.3
                                    Median 100.9
                                    Mean 104.9
                                    p90 116.7
                                    Min / max 95.4 / 121.9
                                    Requests with 500+ output tokens (n = 27), median 99.4

                                    Output length per request

                                    Statistic Tokens
                                    p10 145
                                    Median 1,127
                                    Mean 2,066
                                    p90 5,161
                                    Max 7,654

                                    Prefill

                                    Kind of read New tokens Time Rate
                                    First request (cold) 43,886 ~15 s ~2,900 t/s
                                    Large addition (file read) +6K to +16K ~4 s —
                                    Typical turn (110-117K conversation) +486 to +1,332 0.65-1.4 s dominated by the fixed start-up of ~0.5-1 s

                                    GPU expert cache

                                    Statistic Hit rate
                                    Median 99.5%
                                    Min 98.2%

                                    System load

                                    Metric Busy mean Busy max Idle mean
                                    CPU usage 39.8% 50.4% 13.5%
                                    CPU threads > 50% busy (of 64) 30.1 32 8.0
                                    RAM used 49.97 GB 50.11 GB 49.98 GB
                                    GPU metric GPU0 busy mean GPU0 max GPU1 busy mean GPU1 max
                                    --- --- --- --- ---
                                    Utilisation 41.0% 100% 56.7% 100%
                                    Power 235.9 W 244.5 W 246.8 W 265.5 W
                                    SM clock 1,864 MHz 1,920 MHz 1,798 MHz 1,905 MHz
                                    Core temperature 65.2 °C 67 °C 65.9 °C 67 °C
                                    Hotspot 78.7 °C 80 °C 82.9 °C 85 °C
                                    1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • A
                                      A
                                      applejuice
                                      技术大牛 劳动模范
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #90

                                      这个引擎最大的的问题就只能单发

                                      johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
                                      1
                                      • A applejuice

                                        这个引擎最大的的问题就只能单发

                                        johnnybegoodJ
                                        johnnybegoodJ
                                        johnnybegood
                                        超凡大师
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #91

                                        @applejuice 更新的很快的,早晚什么都有,这就是ai vibe coding的好处,当然也有点可怕

                                        1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • ,Data WuD Data Wu 引用了 此主题
                                        • Quanta MagicQ Quanta Magic

                                          @deadnessking 坐等你的4080s 结果, 是32g 魔改版吗? 我也在考虑这张

                                          D
                                          D
                                          deadnessking
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #92

                                          @Quanta-Magic 4080s 32g魔改版,decode巅峰100左右,prefill在128k左右可以达到巅峰3700,用的是IQ3_S。不过我那个是服务器,256g内存随便浪

                                          1 条回复 最后回复
                                          0

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