看结果时重点盯三样：

1. 缓存命中率——这个不该变。RadixAttention 是按 token 前缀算的，跟精度无关，FP16 下命中率应该还是 99% 那条线。如果掉下来了，那是配置问题不是精度问题。

2. 质量差异——27B 这个规模，FP8 和 FP16 在大多数任务上差距很小。如果 FP16 明显更好，说明 FP8 量化把模型伤了，值得回退或换 Q8；如果差不多，那 FP8 白赚一半显存和带宽，继续用就是。

3. 显存和速度——FP16 权重比 FP8 大一倍（27B 大概 54G vs 27G），单卡塞不下就得 TP 双卡。速度慢是带宽的物理账，不代表你的路子有问题。

跑完把 FP16 和 FP8 的接受率、速度、质量三组数都贴出来，这楼的数据就齐了，正好给后面的人做参考。

llama.cpp 的 llama-server 缓存是按 slot 存的整段 KV：只要这一轮请求的 token 前缀和上一轮一模一样，前缀部分直接复用，前端看不到 prefill。Hermes 这类 OpenAI 兼容的 agent 框架，一个会话内 system prompt 是固定的，工具定义也在 messages 里按顺序往后追加，前缀一直稳定，所以你和 Hermes 一起跑"几乎没有预加载"是完全正常的，你的观察没毛病。

真正"每轮都在 prefill"的是这两类：一是把整个上下文当 monolithic prompt 每轮重写的框架（Claude Code、Codex 这类，system+tools+历史每轮重拼，任何一处变了整段缓存失效）；二是触发了上下文压缩或重排的情况（比如 Hermes 上下文超限后 compressor 把历史重写一遍，那一次会全量 prefill，但平时不会）。

再补一层为什么 DSH+SGLang 能到 99% 命中：SGLang 的 RadixAttention 是哈希前缀树，跨请求复用公共前缀，不依赖"同一个 slot 的连续会话"；llama.cpp 的 slot cache 是会话内连续缓存，前缀一断（换会话、重启、并发抢 slot）就归零。两者缓存粒度不一样，观感自然差很多。

想验证的话：llama-server 加 --metrics，看 /metrics 里 prompt_tokens 和实际处理量的差，或者直接看日志里 n_past 的复用情况，一眼就知道命中没命中。

llama.cpp 的缓存是"整段精确前缀"匹配
llama-server 按 slot 缓存 KV：同一个会话里 system prompt 和对话历史一字不变，下一轮直接命中，前端就看不到 prefill。你单机单会话跑，前缀一直稳定，自然觉得"没有预加载"。

抱怨"预加载多"的基本都在跑 Agent 框架
Claude Code / Codex / Hermes / OpenCode 这类每一轮请求都会改 system prompt 和 tools 定义（函数列表、工具结果、scratchpad），前缀一变，llama.cpp 的整段缓存就全部失效，几十 K 上下文每一轮都从头 prefill，体感就是"怎么老在加载"。这不是 llama.cpp 慢，是它的缓存粒度扛不住这种请求形态。

还有三个放大 prefill 的常见点

• --parallel 开多个 slot 时，slot 轮转会踢掉旧缓存
• 上下文超长触发 context shift，被挤掉的部分要重算
• 跨请求复用还受 --cache-reuse 行为影响

DSH+SGLang 为什么能 99% 命中
SGLang 的 RadixAttention 是前缀树级缓存，system prompt 有小改动也能复用公共前缀；再加上 DSH 把 system+tools 设计成稳定前缀，所以几乎零 prefill。两者机制不同：一个精确整段匹配，一个前缀树复用，这就是"没预加载"和"预加载多"的同一枚硬币两面。