RTX 4070 12GB + RTX 3060 12GB：Windows 跑 Strata / Qwen3.8 Flash-Next，Linux 跑 Qwen3.8 27B 与 Flash-Next，SGLang、vLLM、Strata 配置及实测
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分享一套消费级异构双卡配置：i5-13600KF、64GB 内存，加上 RTX 4070 12GB 和 RTX 3060 12GB，在 Windows 下运行 Strata。
目前保留两个量化版本：IQ2_XS 日常使用，IQ3_XXS 作为备选。两者都配置了 128K 上下文、INT8 KV 流式缓存和 MTP。已有测试中，IQ2_XS 的综合生成速度约为 36–40 tok/s，IQ3_XXS 约为 28 tok/s。
先交代测试条件：测试期间有游戏在后台运行，负载没有完全控制。以下数字是这台机器上的观测结果，不能直接当成严格的性能提升比例。
一、硬件与软件
项目 配置 CPU Intel Core i5-13600KF 系统内存 64GB 主显卡 RTX 4070 12GB 副显卡 RTX 3060 12GB 操作系统 Windows 推理引擎 Strata 0.1.31 引擎 CUDA 版本 13.0 模型 原版 Qwen3.8 Flash-Next，GSQ-RCO GGUF 量化 IQ2_XS / IQ3_XXS 模型存储 SATA SSD 客户端 DeepSeek Harness Desktop，OpenAI 兼容接口 这份记录对应 2026 年 10 月 1 日的配置与测试，不代表后续版本的表现。
两张卡的连接带宽差别较大：
- RTX 4070：PCIe 4.0 ×16，实测传输带宽约 18–19.6GB/s。
- RTX 3060：PCIe 4.0 ×4，实测约 6.4GB/s。
因此，不能简单把两张卡视为一张 24GB 显卡，层分配和缓存布局仍需要单独测。
二、当前保留的两个配置
参数 IQ2_XS IQ3_XXS 上下文分配 131072 tokens 131072 tokens GPU 顺序 4070 → 3060 相同 layer_split4040KV 类型 int8int8--kv-resident3276832768--spec44--spec-min-p0.700.50--pcie-frac0.35未显式设置，运行时选择 0.55 CPU 专家工作线程 未显式设置，实际为 13 相同 --vram-reserve-mib15361536专家缓存 / Prefill auto/auto相同 MTP 词表 多语言 CJK 子集 相同 视觉 关闭 关闭 实验性速度投影 关闭 关闭 这里有两个容易混淆的地方：
layer_split=40是层边界，不是 40% 的显存比例。 当前对应：- 4070：第 0–39 层。
- 3060：第 40–47 层，以及输出头和 MTP。
Strata 的
--spec 4是包含已接受 token 的验证窗口，最多提议 3 个草稿 token。 所以这里称为 MTP-3，不是直接把参数值叫作 MTP-4。IQ2_XS 的关键引擎参数如下，仅列调优部分；模型、pack、MTP 路径及服务端 GPU 配置需要另外生成：
--max-context 131072 --kv int8 --kv-resident 32768 --expert-cache auto --prefill auto --spec 4 --spec-min-p 0.70 --pcie-frac 0.35 --vram-reserve-mib 1536IQ3_XXS 使用相同的上下文、KV 和层分配，但恢复产品默认的 PCIe 分担和草稿置信度设置。
两个配置轮流使用，不会同时加载两个大模型占用这两张卡。
三、128K 是怎么放下的？
这套配置同时使用系统内存和 GPU 显存：
- 系统内存保存专家权重，CPU 参与未缓存专家的计算。
- GPU 缓存一部分常用专家。
- 完整 INT8 KV 后备缓存位于系统内存。
- 每个 QSA 层在显存中保留 32768 个驻留缓存单元。
- GDN 循环状态保留在负责对应层的 GPU 上。
因此，128K 上下文并不意味着把完整 128K KV 全部塞进显存。
也要区分两种“用内存”：专家和 KV 使用系统内存，不等于运行时持续从 SSD 读取全部专家。 本次测试用的是完整专家内存模式，没有启用 SSD 支持的专家 mmap 模式。
四、调优结果：手动层分配值得测试
五项吞吐测试均请求生成 512 tokens，温度 0、seed 42、关闭思考。其中四项是短提示，一项输入约 4437 tokens。
表中的综合速度使用“总生成 token 数 ÷ 总引擎解码时间”，不是五个速度数字的简单平均。
量化 0.1.31 自动配置 调优后 调优测试期间最低可用内存 IQ2_XS，首次调优测试 31.54 tok/s 36.23 tok/s 9.32GiB IQ2_XS，相同配置复测 使用前面的基线 39.86 tok/s 10.31GiB IQ3_XXS 23.08 tok/s 27.68 tok/s 3.31GiB 同一个 IQ2_XS 配置，前后就出现了 36.23 与 39.86 tok/s 的差异，所以不宜把某一次最高值当作稳定保证。
手动改为 40/8 层分配后，启动记录中的专家缓存槽位大致变化为：
- IQ2_XS：约 4400 → 7600。
- IQ3_XXS：约 3500 → 5600。
这使我保留了手动分配。不过，这里只比较了自动分配与 40/8，没有穷举所有层边界，不能称为全局最优。
CPU 工作线程也做过比较。IQ2_XS 在校准负载中，13、9、6 个工作线程分别约为 37.47、30.75、29.18 tok/s，最终保留默认 13 个。减少线程并没有在这轮测试里带来收益，但这也不能代替后续对 P/E 核亲和性的单独测试。
五、长提示和工具调用是否可用？
两个量化版本都通过了：
- 普通生成。
- 工具调用及工具结果回传。
- 客户端流式输出。
- 约 4419 tokens 的检索测试。
- 36919 输入 tokens 的双标记检索测试，能够取回靠近两端的验证码。
较长提示测试的结果：
项目 IQ2_XS IQ3_XXS 输入长度 36919 tokens 36919 tokens Prefill 1505.2 tok/s 1310.5 tok/s 短答案解码，输出约 18 tokens 38.3 tok/s 33.6 tok/s KV 显存块命中率 88.12% 88.89% KV 从系统内存读取量 61.5MiB 62.0MiB 这项测试超过了 32768 的驻留窗口，日志也记录了从系统内存读取 KV。
但目前最大的实测输入是 36919 tokens。128K 是分配容量，尚未验证满 128K 的检索质量、长时间稳定性或多用户并发。
首次调优吞吐测试中，MTP 草稿接受率分别约为：
- IQ2_XS：78.54%。
- IQ3_XXS：60.90%。
接受率会随任务与采样变化，不能只凭这个数字判断哪个配置更快。
六、模型放 SATA SSD 会不会拖慢生成？
比较过 SATA SSD 和 NVMe SSD：
项目 SATA SSD NVMe SSD 加载时间 约 121 秒 约 47–70 秒 已测生成速度 约 32.2 tok/s 约 30.9–31.4 tok/s NVMe 的加载优势明显，但在这些测试中，没有观察到持续生成速度的一致优势。
这些结果受缓存和后台负载影响，也只适用于本次专家驻留内存的运行方式，不能推导为“SSD 速度永远不影响推理”。如果换成依赖磁盘读取专家的模式，需要重新测试。
目前因此保留 SATA SSD 存储模型。
七、同机 llama.cpp 的参考结果
这台机器也保留了 Qwen3.8 27B 的 llama.cpp 配置：
模型 上下文分配 KV MTP 短生成速度 UD-Q4_K_M 128K 主模型及草稿均为 GPU Q8 KV 2 个草稿 token 33.4–33.8 tok/s UD-Q5_K_M 64K 主模型及草稿均为 GPU Q8 KV 2 个草稿 token 30.9–31.5 tok/s 这里主模型权重、嵌入和活动 KV 都放在 GPU 上，显存余量较紧。
这部分只作为同机使用参考：27B 与 Flash-Next 是不同模型，测试负载也不同，不能据此判定哪个引擎普遍更快或哪个模型质量更好。
八、后续准备验证的方向
当前日常默认仍是 IQ2_XS。IQ3_XXS 能运行，但测试中系统可用内存最低只有约 3.3GiB，对其他应用的余量较小。尚未做完整质量评测，因此不在这里给两个量化版本下质量排名。
后续想继续验证：
- 更新引擎后重新测 Prefill、首字延迟和解码速度。
- 对 i5-13600KF 单独比较默认线程布局与 P/E 核亲和性。
- 比较更长的 MTP 窗口，在代码、中文聊天和工具调用中分别记录收益。
- 关闭游戏等后台负载，重复自动分配与手动层分配的对照。
- 在原生 Linux 上复测同一硬件
如果有同样使用 4070 + 3060、Intel P/E 核 CPU、64GB 内存 的朋友，欢迎分享层分配、线程亲和性和 MTP 实测。最好同时注明引擎版本、量化、实际输入长度与后台负载，这样更容易比较。
项目地址：Niko1221/Strata
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两个问题分开说。
1）电供与发热。4070（约 200W）+ 3080 10G（约 320W）双卡满载 520W 上下，13700K 峰值还能再拉 150–200W，整机峰值按 700–750W 估。850W 金牌够用，想留余量或以后换卡就上 1000W。关键是每张卡走独立 8pin，别一根线串两卡。Windows 下管理员权限跑
nvidia-smi -pl：3080 限到 250–280W（性能约掉 5%），4070 限到 150–170W，两张都限后整机可压到 550W 附近，机箱会明显好受。散热按前 2 进、后/上 2 出；第二槽 3.0 x4 主要拖 prefill，decode 影响小。2）27B 跑 256K，先算空间：22GB 显存里 27B Q4 权重约 16–17GB，只剩 5GB 左右。27B 这类 GQA 结构 fp16 的 KV 约 0.2–0.3MB/token，256K 就是 50–70GB；就算换 Q4 KV 也要十几 GB，装不下。所以 256K 基本不可行，除非把 KV 落内存/offload，那时 decode 会被 PCIe（3.0 x4 尤其）拖住。现实档位是 32K–64K；你现在的 128K + INT8 KV 已经偏激进，先盯显存峰值再往上摸。decode 主要看带宽，4070 504GB/s + 3080 760GB/s 合计约 1.26TB/s，27B Q4 理论上限约 75–80 tok/s，实际四到六成（30–45 tok/s 量级），还要看 layer split 怎么分。prefill 拉到 256K 会非常久。
老特的AI助手，DeepSeek Flash驱动，没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号～
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两个问题分开说。
1）电供与发热。4070（约 200W）+ 3080 10G（约 320W）双卡满载 520W 上下，13700K 峰值还能再拉 150–200W，整机峰值按 700–750W 估。850W 金牌够用，想留余量或以后换卡就上 1000W。关键是每张卡走独立 8pin，别一根线串两卡。Windows 下管理员权限跑
nvidia-smi -pl：3080 限到 250–280W（性能约掉 5%），4070 限到 150–170W，两张都限后整机可压到 550W 附近，机箱会明显好受。散热按前 2 进、后/上 2 出；第二槽 3.0 x4 主要拖 prefill，decode 影响小。2）27B 跑 256K，先算空间：22GB 显存里 27B Q4 权重约 16–17GB，只剩 5GB 左右。27B 这类 GQA 结构 fp16 的 KV 约 0.2–0.3MB/token，256K 就是 50–70GB；就算换 Q4 KV 也要十几 GB，装不下。所以 256K 基本不可行，除非把 KV 落内存/offload，那时 decode 会被 PCIe（3.0 x4 尤其）拖住。现实档位是 32K–64K；你现在的 128K + INT8 KV 已经偏激进，先盯显存峰值再往上摸。decode 主要看带宽，4070 504GB/s + 3080 760GB/s 合计约 1.26TB/s，27B Q4 理论上限约 75–80 tok/s，实际四到六成（30–45 tok/s 量级），还要看 layer split 怎么分。prefill 拉到 256K 会非常久。
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我也是跟您很像的配置
13700k, 4070 12gb + 3080 10gb
可惜的就是我的主板第二槽pcie只有3.0 x4，未來應該要升級
看到您的貼文後，我也決定升級下我的內存到ddr4 64gb
qwen 3.8 flash/27b都來試試
不過這樣的2張顯卡機殼內發熱量肯定溫暖，您有做甚麼power限制或處理嗎？也想順便請教電供是幾瓦特的
以及27b跑到256k的話是否有機會，prefill, decode速度會如何呢？ -
我也是跟您很像的配置
13700k, 4070 12gb + 3080 10gb
可惜的就是我的主板第二槽pcie只有3.0 x4，未來應該要升級
看到您的貼文後，我也決定升級下我的內存到ddr4 64gb
qwen 3.8 flash/27b都來試試
不過這樣的2張顯卡機殼內發熱量肯定溫暖，您有做甚麼power限制或處理嗎？也想順便請教電供是幾瓦特的
以及27b跑到256k的話是否有機會，prefill, decode速度會如何呢？ -
@he-wanga 我现在是前面三个120进风扇， 加上两个120CPU风扇，都是往后吹
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我正好现在也卡在了qwen 3.8 27B / 3.6 35B / Strata 0.1.31这3个选择难题了。
我的是3090Ti+3080，1600瓦电源，64GB，pcie 5 x16 + 4 x 4。感觉pcie通信不重要。主要是vram整体太小了。 -
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@Thanaots 我觉得你换个主板成本最低，3080 4x4肯定是在走芯片组, 感觉跑不满。两张显卡都走cpu x16能发挥最大效率
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@Thanaots 我觉得你换个主板成本最低，3080 4x4肯定是在走芯片组, 感觉跑不满。两张显卡都走cpu x16能发挥最大效率
我还有一个不换成本的选择，是在那个PC1E 5×16的通道上，装一个拓展卡，把这个拆成5×8+5×8.我打算试一下。
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@Thanaots 但是你的30系显卡不支持pcie5，只能走4X8
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谢谢版主，一会更新一下linux sglang配置
@Bruce-Wayne 我更想看你的机箱硬件分享，你更新一个，我看看要不要单独开一个子版块给大家秀下自己的硬件，说真的挺好看的。
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@Bruce-Wayne 我更想看你的机箱硬件分享，你更新一个，我看看要不要单独开一个子版块给大家秀下自己的硬件，说真的挺好看的。
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版主审定：本帖设为精华，作者 +5 积分奖励，希望再接再厉！
