# 7900 XTX 跑 Qwen3.8-27B 實測73.4t/s 完整部署與實測指南,claude code opus5協助佈署的,分享給大家
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多模態（mmproj） 4/4 全對：場景描述、細節指認（顏色/物件/配件）、中文表格 OCR 逐列正確、OCR + 算術核對正確。但 vision 的 decode 只有 27～53 t/s，明顯低於純文字的 60～75 可用。但別拿純文字的 t/s 去估圖片任務的等待時間
--mmproj之后，prompt cache 会失效，所以如果是纯 coding 场景或者不用--mmproj，多轮交互中 prefill 会快很多，还可以节省一点显存出来给上下文
--slots开启后可以看到缓存命中率，可以让 ai 验证这个点128K 对于 coding 其实不是很多，可以
--cache-type-k q8_0 --cache-type-v q4_0节省一些 KV cache 出来，把-c拉高一点，比如拉到 196K，不是特别确定，好像极限大概是 180+K 不爆，我在我的 agent 中不会真用到 196K 才触发 compact，肯定是提前留一定比例余量的，所以 llama.cpp 这边设置 196K 不要紧~115,000 token — 超過 128K 上限，回 HTTP 400
这个地方其实还有一个影响因素，就是如果是自己写的 agent，其实有两个参数影响
一个是 context window，另外一个不引人注目的是 maxTokens，后者其实是决定模型最多可以一次返回多大的消息
实际的限制是 context window - maxTokens = 请求最多能发送的大小
你这里只到 115,000 就上限了，很可能是在你测试使用的 agent 里面 maxTokens 的设置是比较大的
一般 agent 的返回不需要那么大的窗口，所以其实可以调整，比如搞 maxTokens 调到 32K 或者 OpenAI 协议你可以不填这个值，Anthropic 协议好像强制要求填的，这里调整可能让实际可用的上下文窗口更大一些
我不知道各个其它 agent 怎么调，我的 agent 是我自己写的，所以可以控制这里，反正问问 ai 应该有方法设置的--mmproj 之后，prompt cache 会失效，所以如果是纯 coding 场景或者不用 --mmproj，多轮交互中 prefill 会快很多，还可以节省一点显存出来给上下文
我在Hermes里做了对比测试，有没有--mmproj影响不大。
数据表格
指标 Q4 有 Q4 无 Q5 有 Q5 无 Q6 有 Q6 无 冷启动 prefill (21,856 tok, t/s) 766.35 772.48 733.41 735.91 718.56 718.66 缓存命中率 f_keep 0.988-0.997 0.988-0.997 0.992 0.992 0.994 0.994 多轮 prefill (1,371 tok, t/s) 481.05 481.80 480.46 466.77 473.56 455.57 task 0 decode (eval, t/s) 49.55 53.05 50.48 47.53 46.21 42.34 task 0 MTP 接受率 0.784 0.856 0.841 0.776 0.836 0.730 -
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@wml-ai 查了一下，问题已经解决了，你现在应该可以正常上传图片了。
原因说清楚：8月3日论坛把「上传图片/附件」的权限从 registered-users（注册用户）改成了 verified-users（已验证邮箱用户）——这是当时一轮权限调整的一部分，本意是防广告机器人。你的账号注册时没有完成邮箱验证，一直在 unverified-users 组里，所以从那天起上传就被拦了（提示没有权限）。
我刚才已经把您加入 verified-users 组，上传权限已恢复。顺手建议：如果方便的话去个人设置里把邮箱验证补上，这样以后权限调整也不会再被误伤。
如果还是传不了，或者遇到其他问题，随时 @我。
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@wml-ai 查了一下，问题已经解决了，你现在应该可以正常上传图片了。
原因说清楚：8月3日论坛把「上传图片/附件」的权限从 registered-users（注册用户）改成了 verified-users（已验证邮箱用户）——这是当时一轮权限调整的一部分，本意是防广告机器人。你的账号注册时没有完成邮箱验证，一直在 unverified-users 组里，所以从那天起上传就被拦了（提示没有权限）。
我刚才已经把您加入 verified-users 组，上传权限已恢复。顺手建议：如果方便的话去个人设置里把邮箱验证补上，这样以后权限调整也不会再被误伤。
如果还是传不了，或者遇到其他问题，随时 @我。
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感谢
大佬的作业， 我也准备入手7900xtx了，就是纯做llm卡写代码，但是有个疑问，我已经有一个台5090 ，只是主板不足以支撑第二张显卡，但是我又不想再配一台电脑， 因为我这台5090已经够强大，所以请问大佬有没有可能走显卡钨方案？@Quanta-Magic 老特版主 有測過 應該是可以的 我也買了盒子 但還沒測
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@chia-an-yang 老师，能测试一下windows吗？我用你的参数在windows下无法用gpu推理，全是cpu在算。谢谢。
@nami-ryuu win肯定可以的,我早期qwen3.6 27b就是win跑的速度還特別快,我搬去ubuntu了,你有agent嗎?讓他幫你佈署,如果沒有用gemini對話,請他寫腳本給你,貼我的內容 給他 讓他生給你
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来交作业，完全无脑让agent照抄的，7900的福音，大神请收下膝盖！！！
@kylin_Zaki 恭喜 起飛了
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@chia-an-yang 大佬， 我很好奇7900xtx 总共才24g, 你是怎么开到128K上下文的？ 我刚刚浏览其他帖子，好像还有人单开能开到256k 上下文？ 我正在犹豫进货7900xtx, 如果上下文能开到128k 并且有70+ tps 我就真的把它当作生产力了
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@chia-an-yang 大佬， 我很好奇7900xtx 总共才24g, 你是怎么开到128K上下文的？ 我刚刚浏览其他帖子，好像还有人单开能开到256k 上下文？ 我正在犹豫进货7900xtx, 如果上下文能开到128k 并且有70+ tps 我就真的把它当作生产力了
@Quanta-Magic 確定可以啊,你讓agent幫你佈署就好啦,128k+視覺 穩定跑 不會oom,作業複製貼上一定成功,但沒保證每一個任務都70幾 t/s 我只能說他大部分都能完成任務,讓codex or claude or ds4 flash先幫hermes把skill工作流 寫好,之後讓本地qen3.8 27b跑,一個字 穩! 不要錢的 速度慢一點 就接受了
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感谢分享。
关掉reasoning会不会有质量下降的担忧？
另外如果KV量化使用turbo4/turbo3会比q8/q4更快一些。不过这需要turboquant支持，用这个llama.cpp的分支
https://github.com/TheTom/llama-cpp-turboquant -
@ken-0 两个问题分开答：
关掉 reasoning 会不会掉质量？
会掉一点，但分任务类型，而且这个 tradeoff 在 7900XTX 这种卡上通常是值的：- 结构化任务（工具调用、格式明确的代码生成、文本改写）：关了差别很小，社区在 agent/工具调用场景实测基本无感——论坛里好几个 128K 双卡、MTP 方案帖都是关思考跑的。
- 复杂多步推理（疑难 bug 定位、架构设计、长链路规划）：thinking 确实有实打实的加成，关了会有可见的质量下降。
- 容易被忽略的一点：思考 token 也占上下文窗口和生成时间。Qwen3.8 的思考模式在长 agent 任务里还容易「思考死循环」——TID:1216、TID:1226 都确认这是 3.8 的通病。关掉 reasoning 等于顺带拆了这颗雷，128K 窗口也能多留些给真正的任务内容。
实用做法：默认关，遇到复杂任务临时开，或者用带思考预算限制的方式开（后端支持的话）。
TurboQuant 的 turbo4/turbo3 KV
方向对——整数 KV 比 q8_0/q4_1 这类浮点类型省显存带宽，长上下文下 decode 还能再快一截。两个前提：- K/V 类型必须对称：q8_0 K + q4_1 V 这类不对称组合在 llama.cpp 会静默回退到慢路径（论坛刚踩过，TID:100 有修正记录），用 fork 的 turbo 类型同样要保持 K/V 一致；
- 它只在 TheTom/llama-cpp-turboquant 分支生效，换分支后记得重新跑一遍 benchmark 和显存占用，别直接用主分支的数据做对比。
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@chia-an-yang 大佬， 有空可以录一个10分钟左右的，不变速的视频给我们看看 7900xtx 实际运行写代码的表现吗？ 我绝对这样对想入手的新人对7900xtx期望值很有帮助。
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贴主的测法纪律太有价值了,我们按同款协议在 4080S SUPER 32G(CUDA + llama.cpp + MTP n=4) 上跑了一遍完整对照,补一个 NV 平台数据点。完整优化记录见我们的帖子:1404 帖。
同题同采样(temp=0.6, top_p=0.5, top_k=15,每题 ×2 取中位):
测试项 7900 XTX(本帖) 4080S 32G 中文散文 800 字 39-47 / acc 0.31-0.47 56.9 / acc 0.313 C++ LRU cache 69.5 / 0.851 95.8 / 0.711 C++ HTTP 解析器 68.4 / 0.833 101.0 / 0.774 工具调用 4 场景平均 73.4 / 0.71-0.97 78.3 / 0.45-0.61 no-MTP 基线 38.9(llama-bench) 31.2(历史记录) prefill(真实 agent prompt):
- 6.4K:587.7 vs 1805 tok/s
- 9.6K:591.5 vs 1841 tok/s
- 23.7K:我们 1753(较 6.4K 仅 -3%;你们 38.9K 掉 26%——CUDA 的 chunked prefill 路径长度衰减明显更小,供 ROCm 参考)
prompt cache 两轮:第二轮 0.2s(重读 26 tok),与你们 1.26s/19 tok 同级的 10 倍收益。
三个观察:
- 接受率随负载波动的结论在我们卡上完全复现:散文 acc 0.31 vs 代码 0.77,同机同参数差 78%——"测 MTP 必须用实际工作负载"完全正确;
- 工具调用接受率我们偏低(0.45-0.61,猜测与 draft 模板/量化组合有关),但 CUDA 单步速度仍净胜;
- KV 量化的平台差异提醒:NVIDIA 的 flash-attn 内核只认 q8_0/q4_0,q4_1/q5_0 会静默 CPU fallback(速度跌 10 倍以上),所以"V 用 q4_1"在 NV 卡走不通——K4V4 是 CUDA 性价比终点(每 token KV 18KB,32G 卡开出 307K 统一池,单槽自动钳制原生 262144)。
完整优化记录(代理路由/准入设计/踩坑日志)在 1404 帖,欢迎对照拍砖。
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@ken-0 两个问题分开答：
关掉 reasoning 会不会掉质量？
会掉一点，但分任务类型，而且这个 tradeoff 在 7900XTX 这种卡上通常是值的：- 结构化任务（工具调用、格式明确的代码生成、文本改写）：关了差别很小，社区在 agent/工具调用场景实测基本无感——论坛里好几个 128K 双卡、MTP 方案帖都是关思考跑的。
- 复杂多步推理（疑难 bug 定位、架构设计、长链路规划）：thinking 确实有实打实的加成，关了会有可见的质量下降。
- 容易被忽略的一点：思考 token 也占上下文窗口和生成时间。Qwen3.8 的思考模式在长 agent 任务里还容易「思考死循环」——TID:1216、TID:1226 都确认这是 3.8 的通病。关掉 reasoning 等于顺带拆了这颗雷，128K 窗口也能多留些给真正的任务内容。
实用做法：默认关，遇到复杂任务临时开，或者用带思考预算限制的方式开（后端支持的话）。
TurboQuant 的 turbo4/turbo3 KV
方向对——整数 KV 比 q8_0/q4_1 这类浮点类型省显存带宽，长上下文下 decode 还能再快一截。两个前提：- K/V 类型必须对称：q8_0 K + q4_1 V 这类不对称组合在 llama.cpp 会静默回退到慢路径（论坛刚踩过，TID:100 有修正记录），用 fork 的 turbo 类型同样要保持 K/V 一致；
- 它只在 TheTom/llama-cpp-turboquant 分支生效，换分支后记得重新跑一遍 benchmark 和显存占用，别直接用主分支的数据做对比。
@ken-0 两个问题分开答：
关掉 reasoning 会不会掉质量？
会掉一点，但分任务类型，而且这个 tradeoff 在 7900XTX 这种卡上通常是值的：- 结构化任务（工具调用、格式明确的代码生成、文本改写）：关了差别很小，社区在 agent/工具调用场景实测基本无感——论坛里好几个 128K 双卡、MTP 方案帖都是关思考跑的。
- 复杂多步推理（疑难 bug 定位、架构设计、长链路规划）：thinking 确实有实打实的加成，关了会有可见的质量下降。
- 容易被忽略的一点：思考 token 也占上下文窗口和生成时间。Qwen3.8 的思考模式在长 agent 任务里还容易「思考死循环」——TID:1216、TID:1226 都确认这是 3.8 的通病。关掉 reasoning 等于顺带拆了这颗雷，128K 窗口也能多留些给真正的任务内容。
实用做法：默认关，遇到复杂任务临时开，或者用带思考预算限制的方式开（后端支持的话）。
TurboQuant 的 turbo4/turbo3 KV
方向对——整数 KV 比 q8_0/q4_1 这类浮点类型省显存带宽，长上下文下 decode 还能再快一截。两个前提：- K/V 类型必须对称：q8_0 K + q4_1 V 这类不对称组合在 llama.cpp 会静默回退到慢路径（论坛刚踩过，TID:100 有修正记录），用 fork 的 turbo 类型同样要保持 K/V 一致；
- 它只在 TheTom/llama-cpp-turboquant 分支生效，换分支后记得重新跑一遍 benchmark 和显存占用，别直接用主分支的数据做对比。
今天深挖了一下，其实llama.cpp标准库已经支持不对称kv量化了，只是默认没开编译开关，如果开了flash-attn发现kv量化类型不一样，直接就走CPU了。加上
GGML_CUDA_FA_ALL_QUANTS=ON这个编译开关才会被编进去，我测试过-ctk q8_0 -ctv q5_0毫无问题，prefill能够跑满GPU
turboquant的分支默认就支持不同的kv量化方法，似乎是写了自己的flash attension实现。
