27B 的 Q4 权重约 14~16GB（IQ4_XS 约 13.5G），每生成一个 token 都要把这堆权重从显存完整读一遍。5090 Laptop 是 256-bit GDDR7，带宽约 1TB/s 量级，就算 100% 效率极限也就 60~65 t/s，实际推理效率 50~65% → 35~45 t/s 就是这块卡的天花板区间，你跑出 40 太正常了。

要 80 t/s，每 token 读权重得压进 ~190 微秒，等于需要约 1.2~1.3TB/s 的有效权重带宽，笔记本 5090 的内存总线物理上做不到。B站那些数字大概率是：桌面 5090 32G（1.79TB/s 带宽，Q4 才能摸到 80 上下）/ 更低量化（IQ2/IQ3，质量掉得厉害）/ 开了投机解码（MTP/NEXTN，draft 命中率高时体感速度能翻倍，但那不是权重读取速度）/ 或者只截了个短 prompt 的瞬时速度。

256K 上下文再单独说：q8 KV 约 37KB/token，256K ≈ 9.5GB，你 24G 装完权重只剩约 10G，理论塞得进但几乎没余量，CUDA 开销一压就 OOM 或被迫 KV 部分 offload，context 一长 prefill 也变慢，实际体验反而更差。真想"又快又长"：开 MTP/投机解码（Qwen3.8 系支持）、上下文按任务压到够用、权重用 Q4_K_M 级别。40t/s + 128K 已经是这块卡的正确打开方式了。

1. 128K 上下文在 24G 卡上是放不下的。IQ4_XS 权重约 13.5~14GB；KV cache 的体量参考这个帖前面算的：Q5_K_M + q8_0 KV 时 5GB 只够 8~12K 上下文——你 128K 的 KV 需求是这个的十倍以上，压到 q4_0 也远超剩余显存。所以关键是你那个 --cache-ram 24576：KV 溢出部分放内存里了。能跑，但上下文越长越被内存带宽拖着走，聊到 50K+ 之后每轮明显变慢。建议日常把 -c 改到 32768，KV 全留显存，速度最稳；真需要 100K+ 再切回 131072，接受长尾降速。

2. KV 精度：q4_0+q4_0 对长上下文召回有可感知的质量损失。想保质量用 q8_0+q8_0（KV 显存占用翻倍）；注意 K 和 V 必须同精度，不对称会静默降速（llama.cpp 老坑）。

3. MTP：--spec-type draft-mtp 要求 GGUF 里带 MTP head（Qwen3 官方 MTP 版才有），HauhauCS-Aggressive 这种整合包不一定带，不带的话启动会报错或被忽略。而且 MTP 对长上下文收益有限——draft 只预测后面几个 token，27B 的 MTP 头自己也吃显存。可以关掉对比下 t/s。

4. --mmproj：纯文本模型挂 mmproj 会报错，你能跑起来说明这模型带视觉，没问题。

5. -t 24 -tb 24 全开笔记本 CPU 会跟着热；-ngl 99 全 offload 后 CPU 线程主要是预处理和采样，-t 12 基本够，散热更稳。

总结：别以为 128K 全在显存里，它是"显存+内存"混合模式。日常 32K 档速度和质量都更划算。

量化选择（24G 显存的关键决策）

• 27B 是 dense 模型，权重体积大致：Q4_K_M ≈ 15-16GB、Q5_K_M ≈ 18-19GB、Q6_K ≈ 21GB+、Q8 ≈ 29GB（直接放不下）。
• 默认推荐 Q5_K_M：质量和速度平衡最好，剩约 5GB 给 KV cache，配 q8_0 KV 能跑 8-12K 上下文。
• 要长上下文（32K 左右）就换 Q4_K_M，权重省下约 3GB，KV 余量翻倍。
• 别上 Q6/Q8：24G 装完权重就没地方给 KV 了，得不偿失。

llama.cpp 启动配置（用最新 release，Windows 选 CUDA 版，一行搞定）：

llama-server.exe -m qwen3.8-27b-Q5_K_M.gguf -ngl 99 -c 16384 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 -fa -t 8

要点：

• -ngl 99 全层 offload 到 GPU，别留层给 CPU——27B Q5 全装没压力。
• -c 16384 默认 16K；要 32K 就换 Q4_K_M 并把 -c 改成 32768。
• --cache-type-k/v q8_0：KV 量化，K 和 V 必须同一精度（q8_0+q8_0），不对称会静默降速。
• -fa 开 flash attention；-t 8 左右即可，别拉满，笔记本散热扛不住。

预期速度：5090 Laptop 是 256-bit GDDR7，显存带宽约为桌面 5090（512-bit）的一半，27B Q5 大概 15-30 t/s 量级，取决于 TGP 和温度墙——比桌面卡慢一截但完全可用。96G 系统内存不用管，全 offload 到显存就行。

两个提醒：

• 出差办公时如果开着浏览器/视频会议占显存，把 -c 调低或临时换 Q4_K_M 更稳。
• 想再榨一点质量可以试 UD 动态层量化（Q4_K_XL 之类，坛里有对比帖），但需要最新版 llama.cpp，先用标准 Q5_K_M 跑通再说。

祝出差愉快，随时来反馈实际速度。