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  4. 不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!

不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!

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rtx3090strataqwen-flash
103 帖子 27 发布者 4.3k 浏览 5 关注中
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  • 鍾子揚鍾
    鍾子揚鍾
    鍾子揚
    编写于 最后由 编辑
    #12

    r9700還在癡癡的等~QQ

    kos orK J 2 条回复 最后回复
    0
    • 鍾子揚鍾 鍾子揚

      r9700還在癡癡的等~QQ

      kos orK
      kos orK
      kos or
      超凡大师
      编写于 最后由 编辑
      #13

      @鍾子揚

      7900 XTX 也在苦等中 ~~~

      1 条回复 最后回复
      0
      • stxpnetS stxpnet

        突破是正常的,有AI加持 + 社区 共享精神,只会越来越快,越来越准.

        kos orK
        kos orK
        kos or
        超凡大师
        编写于 最后由 编辑
        #14

        @stxpnet said:

        突破是正常的,有AI加持 + 社区 共享精神

        最近出現很多 神人級進化, 看來很多資深工程師有了一個AI團隊後 能做出大事

        1 条回复 最后回复
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        • johnnybegoodJ johnnybegood

          我自己也跑了跑 ,论坛里面已经有兄弟发了类似的帖子 https://lcz.me/topic/1987
          只是他用的3080, 我就懒得详细弄了, 我跑的参数跟他不太一样, 只写几行提示, 感兴趣的兄弟自己去试验:

          关键词:
          1、单卡 3090 24G
          2、64G 内存以上
          3、 项目地址 https://github.com/Niko1221/Strata
          4、 模型选用 swift-Qwen3.8 Flash Next IQ3_XXS 特别优化、无损接近Q4
          5、上下文128K, Coding > 100tok/s , Chat> 60tok/s

          多了不说了, 只贴一张图。3090真是潜力无限,我瘫坐在椅子上。
          100tg.png

          安装

          环境要求

          • 显卡: NVIDIA RTX 30、40 或 50 系列,显存 12 GB 及以上
          • 内存: 足够装下你选择的模型大小
          • 磁盘: 约 80 GB 空闲空间 —— 用固态硬盘首次启动会快很多
          • 系统: Windows 10/11 或 Linux

          唯一需要你自己装的是当前版本的 NVIDIA 驱动。其余全部由脚本自动装好。

          Windows

          1. 下载本项目并解压(或 git clone)。
          2. 双击 START-HERE.bat。
          3. 回答几个问题,或一路按回车采用推荐选项。
          4. 下载全部内容(模型约 70 GB,首次耗时较久,支持断点续传)并启动。
          5. 浏览器打开 http://127.0.0.1:8080。

          首次启动会很慢,可能 1–3 分钟无响应,属正常现象,不要关窗口。

          下次启动

          再双击 START-HERE.bat 即可,不会重复下载。关闭窗口即停止模型。

          更新

          解压新版或 git pull 后运行 START-HERE.bat。模型文件存在
          Strata-data 文件夹,不会重复下载。

          Linux

          运行 ./setup.sh

          Ben LeeB
          Ben LeeB
          Ben Lee
          超凡大师
          编写于 最后由 编辑
          #15

          @johnnybegood 大侠你有没有不同上下文的prefill和decode数字?

          johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
          0
          • Ben LeeB Ben Lee

            @johnnybegood 大侠你有没有不同上下文的prefill和decode数字?

            johnnybegoodJ
            johnnybegoodJ
            johnnybegood
            超凡大师
            编写于 最后由 johnnybegood 编辑
            #16

            @Ben-Lee 测的比较乱,没整理,我一直是128k上下文没变,记得prefill最高1100多,最低时候三四百。我休假出来了玩了,估计没空测别的啦。

            1 条回复 最后回复
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            • M marsempire

              啥,那qwen3.8-27b就这样被淘汰了?

              kos orK
              kos orK
              kos or
              超凡大师
              编写于 最后由 编辑
              #17

              @marsempire said:

              啥,那qwen3.8-27b就这样被淘汰了?

              還在測試中, 如果CPU夠強悍, 能同時支援兩張單卡同時跑兩個Qwen3.8-Flash-NEXT
              不排除是高於Qwen3.8-27B 更佳的選擇

              1 条回复 最后回复
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              • stxpnetS
                stxpnetS
                stxpnet
                超凡大师
                编写于 最后由 编辑
                #18

                128K其实也够用了,不过我觉得二者的用途是不同的。 3.8 FLASH似乎适合规划,27B DENSE似乎适合于专门编程,最好就是各配两张显卡。

                双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                1 条回复 最后回复
                0
                • M
                  M
                  marsempire
                  编写于 最后由 编辑
                  #19

                  刚装好玩了一下,感觉可以啊,4080S 32g加64g内存,能70-90tok/s,有时跑到100多。

                  关键似乎稍长的任务,显卡温度没那么高了,风扇不像跑27b那样频繁呼呼响了,不知道是不是错觉……

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • kos orK
                    kos orK
                    kos or
                    超凡大师
                    编写于 最后由 kos or 编辑
                    #20

                    RTX 5070 Ti 16GB 上下文可以直接開到 256K, 應該是用到 RAM

                    不知道為何它decode是越來越快, 可能MTP的因素

                    [strata] reading the prompt: 9,876 tokens, 10 s so far
                    [strata] reading the prompt: 8,124 of 9,876 tokens, 15 s so far
                    [strata] reading the prompt: 9,871 of 9,876 tokens, 20 s so far
                    [strata] thinking: 48 of max 32768 tokens, 72.2 tok/s, 21 s
                    [strata] thinking: 119 of max 32768 tokens, 69.8 tok/s, 22 s
                    [strata] thinking: 203 of max 32768 tokens, 74.6 tok/s, 23 s
                    [strata] thinking: 296 of max 32768 tokens, 79.1 tok/s, 25 s
                    [strata] thinking: 404 of max 32768 tokens, 84.8 tok/s, 26 s
                    [strata] thinking: 505 of max 32768 tokens, 87.5 tok/s, 27 s
                    [strata] thinking: 612 of max 32768 tokens, 90.2 tok/s, 28 s
                    [strata] thinking: 719 of max 32768 tokens, 92.3 tok/s, 29 s
                    [strata] thinking: 811 of max 32768 tokens, 92.2 tok/s, 30 s
                    [strata] thinking: 918 of max 32768 tokens, 93.5 tok/s, 31 s
                    [strata] thinking: 1031 of max 32768 tokens, 95.2 tok/s, 32 s
                    [strata] thinking: 1131 of max 32768 tokens, 95.5 tok/s, 33 s

                    ? johnnybegoodJ 2 条回复 最后回复
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                    • huaye XUH
                      huaye XUH
                      huaye XU
                      编写于 最后由 编辑
                      #21
                      此主題已被删除!
                      1 条回复 最后回复
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                      • huaye XUH
                        huaye XUH
                        huaye XU
                        编写于 最后由 编辑
                        #22

                        哦买噶,我的5090 laptop笔记本跑这个居然可以跑满256K上下文,40-50 tok/s,前两天我还在为128k,40toks以上,可劲折腾27b。

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • M
                          M
                          marsempire
                          编写于 最后由 编辑
                          #23

                          分别用这个和27b做了几道题,这个占据明显智商优势,好,以后做大项目决定用这个了……

                          只有一个问题,求无审查版本 😀

                          huaye XUH 1 条回复 最后回复
                          0
                          • M marsempire

                            分别用这个和27b做了几道题,这个占据明显智商优势,好,以后做大项目决定用这个了……

                            只有一个问题,求无审查版本 😀

                            huaye XUH
                            huaye XUH
                            huaye XU
                            编写于 最后由 huaye XU 编辑
                            #24

                            @marsempire 有无审查版的,兄弟。我就试了画鹈鹕,鹈鹕有点智障。https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF

                            M 1 条回复 最后回复
                            0
                            • huaye XUH huaye XU

                              @marsempire 有无审查版的,兄弟。我就试了画鹈鹕,鹈鹕有点智障。https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF

                              M
                              M
                              marsempire
                              编写于 最后由 编辑
                              #25

                              @huaye-XU 这个普通的无swift的会不会速度变慢,再等等好了,等待更好的……
                              每试一个模型都要下几十g,这种更是近乎上百G……我怕我的ssd太短命……

                              huaye XUH 1 条回复 最后回复
                              0
                              • D
                                D
                                deadnessking
                                编写于 最后由 编辑
                                #26

                                牛啊,我用4080s+内存试试看

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • M marsempire

                                  @huaye-XU 这个普通的无swift的会不会速度变慢,再等等好了,等待更好的……
                                  每试一个模型都要下几十g,这种更是近乎上百G……我怕我的ssd太短命……

                                  huaye XUH
                                  huaye XUH
                                  huaye XU
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #27

                                  @marsempire swift确实更快一点,快10token/s

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • kos orK kos or

                                    RTX 5070 Ti 16GB 上下文可以直接開到 256K, 應該是用到 RAM

                                    不知道為何它decode是越來越快, 可能MTP的因素

                                    [strata] reading the prompt: 9,876 tokens, 10 s so far
                                    [strata] reading the prompt: 8,124 of 9,876 tokens, 15 s so far
                                    [strata] reading the prompt: 9,871 of 9,876 tokens, 20 s so far
                                    [strata] thinking: 48 of max 32768 tokens, 72.2 tok/s, 21 s
                                    [strata] thinking: 119 of max 32768 tokens, 69.8 tok/s, 22 s
                                    [strata] thinking: 203 of max 32768 tokens, 74.6 tok/s, 23 s
                                    [strata] thinking: 296 of max 32768 tokens, 79.1 tok/s, 25 s
                                    [strata] thinking: 404 of max 32768 tokens, 84.8 tok/s, 26 s
                                    [strata] thinking: 505 of max 32768 tokens, 87.5 tok/s, 27 s
                                    [strata] thinking: 612 of max 32768 tokens, 90.2 tok/s, 28 s
                                    [strata] thinking: 719 of max 32768 tokens, 92.3 tok/s, 29 s
                                    [strata] thinking: 811 of max 32768 tokens, 92.2 tok/s, 30 s
                                    [strata] thinking: 918 of max 32768 tokens, 93.5 tok/s, 31 s
                                    [strata] thinking: 1031 of max 32768 tokens, 95.2 tok/s, 32 s
                                    [strata] thinking: 1131 of max 32768 tokens, 95.5 tok/s, 33 s

                                    ?
                                    ?
                                    老用户
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #28

                                    @kos-or
                                    我也是5070ti,正好参考

                                    kos orK 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • kos orK kos or

                                      RTX 5070 Ti 16GB 上下文可以直接開到 256K, 應該是用到 RAM

                                      不知道為何它decode是越來越快, 可能MTP的因素

                                      [strata] reading the prompt: 9,876 tokens, 10 s so far
                                      [strata] reading the prompt: 8,124 of 9,876 tokens, 15 s so far
                                      [strata] reading the prompt: 9,871 of 9,876 tokens, 20 s so far
                                      [strata] thinking: 48 of max 32768 tokens, 72.2 tok/s, 21 s
                                      [strata] thinking: 119 of max 32768 tokens, 69.8 tok/s, 22 s
                                      [strata] thinking: 203 of max 32768 tokens, 74.6 tok/s, 23 s
                                      [strata] thinking: 296 of max 32768 tokens, 79.1 tok/s, 25 s
                                      [strata] thinking: 404 of max 32768 tokens, 84.8 tok/s, 26 s
                                      [strata] thinking: 505 of max 32768 tokens, 87.5 tok/s, 27 s
                                      [strata] thinking: 612 of max 32768 tokens, 90.2 tok/s, 28 s
                                      [strata] thinking: 719 of max 32768 tokens, 92.3 tok/s, 29 s
                                      [strata] thinking: 811 of max 32768 tokens, 92.2 tok/s, 30 s
                                      [strata] thinking: 918 of max 32768 tokens, 93.5 tok/s, 31 s
                                      [strata] thinking: 1031 of max 32768 tokens, 95.2 tok/s, 32 s
                                      [strata] thinking: 1131 of max 32768 tokens, 95.5 tok/s, 33 s

                                      johnnybegoodJ
                                      johnnybegoodJ
                                      johnnybegood
                                      超凡大师
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #29

                                      @kos-or 爽到家吧?这样下去这个模型真能成主力了。

                                      kos orK 1 条回复 最后回复
                                      1
                                      • Quanta MagicQ
                                        Quanta MagicQ
                                        Quanta Magic
                                        德高望重 劳动模范
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #30

                                        我准备回国带张显卡来英国,大家给我推荐性价比,主要就是跑这个模型, V100 32g 行吗?

                                        kos orK 1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • Quanta MagicQ
                                          Quanta MagicQ
                                          Quanta Magic
                                          德高望重 劳动模范
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #31

                                          @deadnessking 坐等你的4080s 结果, 是32g 魔改版吗? 我也在考虑这张

                                          D 1 条回复 最后回复
                                          0

                                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                                          厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您下次访问时都将自动回到上次浏览的位置,并可选择接收新回复的通知(通过电子邮件或推送通知)。您还可以收藏帖子、为帖子点赞,以此向其他社区成员表达您的感谢。

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