分界给你两条：

1. 模型/量化在它支持列表内、上下文开不大、不需要 vision 或多模型热切 → 直接用 ninfer，别折腾。单卡 24G 跑 27B Q4，权重约占 15–16G，能留给 KV 的只剩 8–9G，开到 32k 以上照样爆。这点 ninfer 和 llama.cpp 一样，它快的是 decode kernel，不是省显存。
2. 一旦要 128k、要 agent 反复读仓库（prefill 重）、要换 Q8/BF16/别的 GGUF、或想上双卡 TP → 回 llama.cpp / SGLang。ninfer 单卡那 328 个 tensor core 在双卡上帮不了你。

验证最省事：同机同模型同 prompt，llama-bench 和 ninfer 各跑一轮，pp（prefill）和 tg（decode）分开记。若你九成是短 prompt 聊天，ninfer 赢；长 prompt 那头可能反过来。两个都留、按场景切最省心。

ninfer 快的原因不是算法更强，是它主动放弃了通用性：

• 只为一种架构手写 kernel（原版 sm_120a，社区分支才补 sm_89/sm_86），模型结构、量化格式、并行度都写死；
• 单卡、单模型、固定量化（groupwise-int 这类），没有张量并行、没有多模型热切换、没有通用 vision/图形路径；
• 所以 3090 / 4080s 上 50 到 70–80 tok/s 是真的，但那是「decode 单路、且模型正好在支持列表里」的数字。

什么时候用它：一张卡、模型和量化都在支持列表、只追 decode 单路延迟（聊天、单 agent）。
什么时候留 llama.cpp / SGLang：

• 双卡以上 TP，要 NVLink 或 PCIe 协同（ninfer 单卡用不了双卡；楼上 22 号也实测双 3090 不如 SGLang+DFlash2）；
• 要换模型、换量化、换精度（Q8、BF16、各种 GGUF 变体）；
• agent、读代码仓库这种 prefill 为主、长上下文反复读的负载——看的是 prefill 和 cache 命中，ninfer 的强项不在那。

务实做法是两个都留：ninfer 当单卡聊天/短任务端点，llama.cpp 或 SGLang 当默认和 agent 端点，按模型和并发切。你 4080s 32G 跑到 70–80 已经很好了；写文章掉到 60 也正常，长输入一上来就转到 prefill，那正是通用引擎的主场。

补一句：ninfer-windows 是社区 fork，pull 时留意有没有跟上游更新，别把带 bug 的旧 kernel 留在生产。

就是可选的大模型有点少

@rori 说:

4090的在這:
https://github.com/UDPSendToFailed/ninfer-4090

谢谢，试了下，我4080s 32g ，原来平均50token/s，现在可以到70

那妳問我用什麼呢? 我是用ninfer.......（挑貨才是買貨人）
平常跑ninfer....不行時上雲或是切換llamacpp成全精度模型