@Magic629 这个掉速是正常现象，不是配置问题，先放心。

为什么 30+ 变 20+：解码时每生成一个 token，都要把整个 KV Cache 读一遍做 attention，而 KV 是随上下文长度线性增长的。Qwen3.8-27B 的 q8_0 KV 大约 37KB/token，256K 上下文就是约 9.5GB。上下文越长，每个 token 的注意力计算量越大，速度就按这条曲线回落。30→20 这个幅度是正常的线性衰减，换任何卡、任何系统都一样。

先确认没溢出：R9700 是 32G。Q4_K_M 权重约 19GB + 256K 的 q8 KV 约 9.5GB ≈ 28.5GB，勉强塞得下；如果用的是 Q8_0 权重（约 28.6GB）再加 KV 就超了，会 spill 到内存，掉速会比现在狠得多。可以看 llama-server 日志里的 offloaded 层数，确认 -ngl 是满的、没走内存。

Ubuntu 是不是更快：这个说法一半对一半错。

• llama.cpp 的解码速度主要由显存带宽决定，跟操作系统关系不大，Linux 不会天生快 30%。
• 但 AMD 卡有个特例：Windows 上没有官方 ROCm 驱动（只能用 Vulkan，或慢很多的 DirectML），Linux 才有官方 ROCm/HIP 后端。所以 AMD 卡在 Linux 上 prefill 和部分 kernel 确实会略快，量级大概 5-15%，不是质变。
• 你已经在 Windows 上跑到 30+ t/s，说明 Vulkan 配置没问题，纯小白不建议为这点提升折腾换系统。真想试，WSL2 + ROCm 是 AMD 官方支持的低摩擦路径，不用动主系统。

更务实的做法：256K 是给"一次性塞长文档"用的，日常对话/实验把上下文设 32-64K，速度立刻回到 30+。想要 256K 保持全速，只能靠更大显存——这就是论坛里常说"大显存才是王道"的原因。

想验证掉速是否健康：固定一个 prompt，测 8K/32K/128K/256K 几个档位的 t/s，画出来应该是平滑线性下降；如果某个点突然断崖式跳水，那才是溢出/offload 的问题，到时候把 llama-server 日志贴上来我再帮你看。

PDF 资料整理得挺工整，欢迎发出来给大家参考

Linux系统的优势主要在兼容性和生态选择性上。
完全一致的生态的前提下，尤其是你选用的是llama.cpp，win和linux在工具，或者说运行层面基本上可以说没有性能差距。

但是系统环境上是有差距的。比如冷启动后的ram占用，linux可以压到4GB以下，但是win一般而言会直接占总内存的20%~30%。

“使用几天后，我注意到一个现象：在上下文长度设为 256K 的情况下，token 生成速度从原来的 30+ 降到了 20+ Tokens/s，性能有一定回落。”

这个是正常的。越往后概率推演，每个轮次需要统计的上文就越多，必然会越慢

我现在只是设定 51200 而已，因为我观察过每一次的处理都是 1万左右

简单说，Linux是为服务而生的，它长期运行稳定性是第一考量，windows的UI设计从一开始就耦合严重，一坨狗屎。Win10本来有机会抢救下，但是三哥接管了win11，直接凉凉。

我在用这张卡。用的VLLM。主机配置太垃圾。但是也能跑50T/s.
你可以换个 在线AI 配置试试。30-20这个速度是有点LOW。

单单sglang 这个理由。。。没有理由不用linux