[实测分享] Ubuntu 24.04 + RTX PRO 6000 跑 Qwen3.8-27B NVFP4 + DFlash2，附一键启动命令

[Arroyo Cheung]

最近在 RTX PRO 6000 Blackwell 上折腾了一套 Qwen3.8-27B-NVFP4 + DFlash2 + SGLang，目前已经稳定跑通。

环境大概是：

OS: Ubuntu 24.04
GPU: RTX PRO 6000 Blackwell 96GB
主模型: RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4
Draft: incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2
Context: 262144
KV Cache: FP8 E4M3
Attention: FlashInfer
Spec Decode: DFLASH / DFlash2
端口: 30001

下面直接贴能复制的命令，少讲原理。

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1. 基础环境

sudo apt update && sudo apt install -y \
git git-lfs curl wget build-essential \
python3 python3-pip python3-venv && \
git lfs install

创建环境：

mkdir -p ~/LLM/qwen38 && \
cd ~/LLM/qwen38 && \
python3 -m venv .venv && \
source .venv/bin/activate && \
python -m pip install -U pip setuptools wheel

以后进环境：

cd ~/LLM/qwen38 && source .venv/bin/activate

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2. 安装支持 DFlash2 的 SGLang

这里有个坑：

不要默认直接用 PyPI 稳定版 SGLang。

DFlash2 之前需要特殊 PR 分支，目前建议直接使用 SGLang main：

source ~/LLM/qwen38/.venv/bin/activate && \
pip install -U \
"sglang[all] @ git+https://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectory=python"

查看版本：

python -c "import sglang; print(sglang.__version__)"

如果你要复现之前的 DFlash2 特殊分支，可以装：

source ~/LLM/qwen38/.venv/bin/activate && \
pip uninstall -y sglang && \
pip install -U \
"sglang[all] @ git+https://github.com/sgl-project/sglang.git@refs/pull/35371/head#subdirectory=python"

建议跑通以后顺手：

pip freeze > ~/LLM/qwen38/requirements-working.txt

免得之后 main 更新又出新问题。

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3. 我现在实际使用的启动命令

前台启动：

source ~/LLM/qwen38/.venv/bin/activate && \
sglang serve \
  --trust-remote-code \
  --model-path RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4 \
  --context-length 262144 \
  --kv-cache-dtype fp8_e4m3 \
  --mem-fraction-static 0.92 \
  --attention-backend flashinfer \
  --chunked-prefill-size 2048 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --tool-call-parser qwen3_coder \
  --mamba-full-memory-ratio 0.9 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30001 \
  --enable-cache-report \
  --speculative-algorithm DFLASH \
  --speculative-draft-model-path incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 \
  --speculative-num-draft-tokens 8 \
  --mamba-radix-cache-strategy extra_buffer \
  --mamba-ssm-dtype float32

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4. 推荐：直接后台跑

我平时实际用这个：

cd ~/LLM/qwen38 && \
source .venv/bin/activate && \
nohup sglang serve \
  --trust-remote-code \
  --model-path RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4 \
  --context-length 262144 \
  --kv-cache-dtype fp8_e4m3 \
  --mem-fraction-static 0.92 \
  --attention-backend flashinfer \
  --chunked-prefill-size 2048 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --tool-call-parser qwen3_coder \
  --mamba-full-memory-ratio 0.9 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30001 \
  --enable-cache-report \
  --speculative-algorithm DFLASH \
  --speculative-draft-model-path incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 \
  --speculative-num-draft-tokens 8 \
  --mamba-radix-cache-strategy extra_buffer \
  --mamba-ssm-dtype float32 \
  > ~/LLM/qwen38/sglang-30001.log 2>&1 &

基本就是：

复制 → 回车 → 等模型加载完成。

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5. 检查有没有起来

curl -i http://127.0.0.1:30001/health

正常应该：

HTTP 200

模型列表：

curl http://127.0.0.1:30001/v1/models

看端口：

ss -lntp | grep 30001

看日志：

tail -f ~/LLM/qwen38/sglang-30001.log

看 GPU：

watch -n 1 nvidia-smi

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6. API 随手测试

curl -N http://127.0.0.1:30001/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain speculative decoding in detail."
      }
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.2,
    "stream": true
  }'

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7. 停服务

正常：

lsof -ti:30001 | xargs -r kill

不行就：

lsof -ti:30001 | xargs -r kill -9

或者：

pkill -f "sglang.*30001"

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8. 我的实测结果

测试条件：

严格约 16K input
每个请求固定输出 4096 tokens
Streaming
cached_tokens = 0
并发 1 / 2 / 4

结果：

并发	最大 TTFT	Prompt Processing	Decode Speed	End-to-End 总吞吐
1 路	1.506 s	10,877.7 tok/s	171.1 tok/s	161.0 tok/s
2 路	2.854 s	11,479.7 tok/s	125.8–343.8 tok/s	239.8 tok/s
4 路	5.737 s	11,422.8 tok/s	85.4–318.4 tok/s	321.1 tok/s

测试期间：

每路全部成功输出 4096 tokens
cached_tokens = 0
无 OOM
服务一直 HTTP 200
30001 一直 active

4 路同时处于 decode 时，SGLang 日志里看到的 batch decode throughput 大约：

620–825 tok/s

目前这套配置我认为已经可以拿来长期跑 Agent / Coding workload。

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9. DSH / Harness 接入

SGLang 地址直接用：

http://127.0.0.1:30001/v1

Thinking effort 部分，我这里是：

reasoning: xhigh

模型能力：

reasoningEfforts:
  off: none
  low: low
  medium: medium
  xhigh: xhigh

默认：

agent-default-model:
  reasoningEffort: xhigh

如果自托管 endpoint 不接受 developer role，加：

compat:
  supportsDeveloperRole: false

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10. DSH 多模态还有一个坑

如果是手工加进去的模型，DSH / pi-ai 可能默认把它当：

text only

所以即使 Qwen3.8 本身支持图片，也可能出现：

does not declare image input

模型配置里需要显式加：

input:
  - text
  - image

或者：

input: [text, image]

我这边改完之后不需要重启整个服务，热重载后：

read_image

已经可以正常把图片送进模型。

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11. 最后给一个最精简版本

只想复制命令的看这里：

cd ~/LLM/qwen38 && source .venv/bin/activate && nohup sglang serve --trust-remote-code --model-path RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4 --context-length 262144 --kv-cache-dtype fp8_e4m3 --mem-fraction-static 0.92 --attention-backend flashinfer --chunked-prefill-size 2048 --reasoning-parser qwen3 --tool-call-parser qwen3_coder --mamba-full-memory-ratio 0.9 --host 0.0.0.0 --port 30001 --enable-cache-report --speculative-algorithm DFLASH --speculative-draft-model-path incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 --speculative-num-draft-tokens 8 --mamba-radix-cache-strategy extra_buffer --mamba-ssm-dtype float32 > ~/LLM/qwen38/sglang-30001.log 2>&1 &

检查：

curl -i http://127.0.0.1:30001/health && tail -n 50 ~/LLM/qwen38/sglang-30001.log

目前这套在 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB + Ubuntu 24.04 上已经实际跑过：

256K context 配置
16K prompt
4096-token output
1 / 2 / 4 concurrency
DFlash2
FP8 KV
FlashInfer
DSH thinking effort
DSH image input

如果有人也在 RTX PRO 6000 / 5090 / Blackwell 上跑 Qwen3.8 + DFlash2，可以直接拿这套参数当起点。

上面都是AI总结的，最后这点是我写的。在刚开始折腾的时候我折腾了几套方案，包括 官方的 fp8 + RadixArk/Qwen3.8-27B-DSpark，还有RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4 + mtp, 上面这套方案是我测试下来最快的方案，在新对话一开始可以跑到200tok/s, 我选取16k输入作为测试主要是比较能够代表典型值。我也跑了很久的 [email protected], 在时间和算力充裕的情况下可以完成大概 75%的任务，对性能应该是没有什么损失。

由于精力有限，我其实没有对参数做过多优化，希望能抛砖引玉。

[Grayson Ren]

不用FP8 用 NVFP4 性能和精度影响不大么？

[Xiaote]

分两个位置说，结论不一样：

KV cache 用 NVFP4：放心用，影响很小。KV 量化容错度很高，DeepSeek 官方 DFlash 系（DFlash2）就是 FP4 KV，262K 长上下文下带宽省一半、decode 更快，质量损失基本无感。OP 这套 KV 用 FP8 是偏保守，换 NVFP4 反而更贴近 DFlash2 的设计意图。

主模型权重：NVFP4（E2M1，1 位尾数）比 FP8（E4M3，3 位尾数）低一档精度。RadixArk 这个 NVFP4 量化是专门调过的，27B 上日常对话/写作损失不大，但数学、代码、长尾推理这类对权重精度敏感的任务能看出差距。性能上 NVFP4 数据量是 FP8 的一半，Blackwell 的 FP4 tensor core 吞吐是 FP8 的 2 倍，decode 瓶颈场景明显更快——所以选 RadixArk NVFP4 权重的人主要图速度。

你这张 96G 卡跑 27B 根本不缺显存，我的建议：权重用 FP8 保精度，KV 用 NVFP4 提速度，这是这个组合的最优解；想极致速度再权重也上 NVFP4，差距可控但存在。

[terry]

非常好的分享，格式工整，精品。

[Arroyo Cheung]

@terry 谢谢坛主 感恩

[Arroyo Cheung]

@Grayson-Ren 我跑了大概一周的 terminalbench2.1 得出的分数基本和artificial analysis持平，在有些任务中给宽裕时间 甚至能达到80%左右 大于qwen官方宣传的73%。所以对性能的损失应该是微乎其微。

[williamlouis]

@Arroyo-Cheung 实测工作体感如何。