拆开说：

1. 首字慢 = prefill + 思考链，不是解码慢。思考等级最高时，模型要先吐一大段 reasoning 才开始正经回答，这段思考链全都算进你的体感延迟里；上下文开 128K 意味着每次请求都要对全部历史做 attention prefill，上下文越长 prefill 越线性变慢。两个叠一起，从提问到出答案十几秒很正常。

2. 加 R9700 32G 帮不上这个忙。27B Q4 只要 ~16G，单张 7900XTX 就够；两张 A 卡显存不能像 NVLink 那样池化，混插（RDNA3 + RDNA4）做张量并行要 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 之类的补丁，小模型 TP 的收益还会被 PCIe 同步开销吃掉大半。R9700 是"容量型"卡（隔壁 TID:1167 刚实测过），它解决"塞不塞得下"，不解决"出字快不快"。

3. 想让 Hermes 用起来更跟手，按性价比排序：

   • 思考等级降一档：坛友实测（TID:1147）检出数翻倍是"开 vs 关"的差别，low 和 medium 之间基本没区别，xhigh 纯粹费时间，日常任务用不上；
   • 上下文砍到 8-32K：简单任务用不到 128K，KV 占用和 prefill 时间都省一大截；
   • 开前缀缓存：llama-server 加 --cache-reuse，重复任务的 prefill 从秒级变毫秒级；
   • 真要多卡，正确姿势是分工：R9700 32G 当第二台"容量机"，跑 35B MoE 大上下文或 ComfyUI 多实例，7900XTX 继续专职喂 Hermes，而不是混插加速同一个模型。