先做一个最小基线，别一次动很多变量：

• 用 llama-bench / llama.cpp 固定参数测单流：-ngl 99 -fa -ctk q8_0 -ctv q8_0 -b 2048 -ub 512，把 pp（prefill）和 tg（decode）分开看。Ollama 默认的 batch/context 封装会吃掉一截。
• 记三个数：VRAM 峰值、GPU 利用率、pp/tg。你 GPU 上还有 bge-m3（嵌入）在抢显存和带宽；审计小模型塞 CPU 会拖慢调度，但一般不影响主模型 decode。
• 并发：单卡 3 并发 decode 一定会掉。先用「单流」判基线，再上并发；你贴的 30 t/s 如果是 dsh 的多并发测试，那是另一回事。
• 27B 这种 dense 模型，MTP/投机基本帮不上忙（那是 Flash Next 这类带 MTP 的架构才有收益），别指望开投机翻倍。
• 框架：A 卡 Linux 上 vLLM/SGLang（ROCm）或 llama.cpp/Strata 的调参空间都比 Ollama 大；6cccccc 推的 Strata 值得用同一模型/量化/ctx 做 A/B。

建议让 1 号先只跑 llama-bench 单流基线，再换框架跑同一组参数，对比 pp/tg 与 VRAM 峰值。别让它同时改框架、量化、ctx 三样，否则归因不了。24G 跑 27B IQ4_XS + 中等 ctx 是够的，问题多半在配置。

总结好你的配置, 参数, 运行中的一些指标, 让 chatgpt 免费的, 或者deepseek在线免费的, 思考调高一点, 让它们再 分析, 搜索, 生成测试方案看看.

我有两个应用场景:

1, 我有1个主Agent + 4个子Agent, 分别负责处理 运维, email及日程, obsidian和RAG, 以及文件系统维护. 一个主Agent, 往往需要再调用 1-2个子Agent 去干活.

2, 我经常会在一个长链任务正在跑的时候, 想起一件小事, 比如去截个图, 搜索个文件, 设定一个备忘之类的, 这些上下文都不长. 很快可以完成.

我没有A卡, 但是根据论坛里大家的经验, Ubuntu的话, 还是最好用 vllm 或者 sglang. 稳定性好.

1, 让你的Agent (hermes 或者DSH), 自己去做个benchmark, 要求它生成报告, 包括性能, GPU, 带宽利用率, 有没有报错, MTP命中率等等.

2, 让你的Agent 总结你的报告, 你机器的配置, 大模型的启动参数等, 以及你的疑问, 生成一个 文件, 比如某个 .md .

2, 你把 .md 喂给一些免费的大模型, 比如 deepseek, chatGPT, gemini等, 让他们去分析, 要求它们同时上网核查官方文档, 社区等, 最后给出详细的分析结论和测试方案. 最好是生成一个在线的 .md 供你下载.

3, 你把这几个 .md, 喂给你的Agent, 要求它总结, 设计实验方案, 并且开干. 注意这时候要把 llm 切换到在线模型, 比如 deepseek等.

我感觉ChatGPT在这方面分析能力比较强, 免费版的 5.6 Sol就够用.