折腾了一下，装好了IQ4_XS。先看结果。

平均能维持在 80t/s 左右，但是浮动比较大，峰值继续保持在120，低谷却能掉到60多。很明显模型大了以后，能放进显存里面的热门专家数量变少了，导致大量token需要调用内存的专家，使得速度变慢。但是考虑到这套配置之前跑27B也大概就是这个速度，也不错了。

感谢 @stxpnet 的启发，不过大佬的帖子主要还是技术解析，现成饭基本不给吃 没办法，只好自己摸索，最后成功了。不太一样的是，大神说的 --ple-io ram 这个 flag，我一旦开了就直接oom，不加反而可以正常启动。考虑到大神256G的内存，可能还是不太一样的。

咱是饿惯了，现在终于吃上好的了，不能再看着其他兄弟饿着了，嚼碎了喂给兄弟们吃。不过是linux版本的，Windows我就不知道了。

第一步，按照库里原有的./setup.sh跑过一遍，装了cuda 13并编译好了，然后退掉。这样比较干净。

第二步，下载去审查版gguf，按照Strata的既定格式，放到了 ~/Strata-data 目录，注意保存位置

hf download orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF \
  --include "*IQ4_XS*" \
  --local-dir ~/Strata-data/models/IQ4_XS-Uncensored

第三步，用库里面的iq_pack.py生成pack，注意保存位置

.venv/bin/python tools/iq_pack.py \
  --gguf ~/Strata-data/models/IQ4_XS-Uncensored/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-IQ4_XS-00001-of-00003.gguf \
  --out ~/Strata-data/packs/orca-iq4_xs --compat-bf16

第四步，生成MTP runtime，四个命令依次进行

.venv/bin/python tools/mtp_fetch.py fetch --out mtp
.venv/bin/python tools/mtp_pack.py --src mtp --experts q2_0 --out mtp/mtp-q2_0.gguf
.venv/bin/python tools/mtp_rt.py --gguf mtp/mtp-q2_0.gguf --out mtp/rt
cp data/draft_vocab.bin mtp/rt/draft_vocab.bin

第五步，拿出之前用官方setup.sh生成的.json配置文件，抄一份新的出来，参数改成新模型，存到 ~/Strata/strata-orca-iq4_xs.json。我标注了一些要注意的，其他的按照需求自行更改。

// strata-orca-iq4_xs.json

{
 "exe": "/home/romeotango/Strata/engine/strata",
 "args": [
  "--pack",
  "/home/romeotango/Strata-data/packs/orca-iq4_xs", // 对应上面pack的位置
  "--native",
  "/home/romeotango/Strata-data/models/IQ4_XS-Uncensored/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-IQ4_XS-00001-of-00003.gguf", // 对应模型gguf位置
  "--ple-gguf",
  "/home/romeotango/Strata-data/models/IQ4_XS-Uncensored/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-IQ4_XS-00001-of-00003.gguf", // 对应模型gguf位置
  "--expert-profile",
  "/home/romeotango/Strata/data/expert-profile.bin",
  "--expert-cache",
  "auto",
  "--prefill",
  "auto",
  "--spec",
  "4",
  "--mtp",
  "/home/romeotango/Strata-data/mtp/rt",
  "--max-context",
  "262144",
  "--kv",
  "int8",
  "--kv-resident",
  "32768",
  "--vision",
  "--vram-reserve-mib",
  "700",
  "--remote-expert-opt",
  "--pcie-frac",
  "0.00",
  "--spec-min-p",
  "0.70",
  "--layer-split",
  "auto"
 ],
 "cwd": "/home/romeotango/Strata",
 "tokenizer": "/home/romeotango/Strata-data/packs/orca-iq4_xs/tokenizer", // 对应pack里面tokenizer位置
 "model_name": "qwen3.8-flash-next-iq4_xs-uncensored", // 模型名字
 "log": "/home/romeotango/Strata/strata-orca-iq4_xs.log", // 日志位置
 "lib_dirs": [
  "/usr/local/cuda-13.0/bin",
  "/usr/local/cuda-13.0/lib64"
 ],
 "port": 8080,
 "gpu": [
  0,
  1
 ], // 双gpu
 "gpus_asked": true,
 "layer_split": "auto",
 "vision": {
  "exe": "/home/romeotango/Strata/engine/strata-vision",
  "mmproj": "/home/romeotango/Strata-data/models/mmproj-Qwen3.8-Flash-Next-BF16.gguf", // 如果前面setup了视觉，照抄原来的就可以
  "model": "/home/romeotango/Strata-data/models/IQ4_XS-Uncensored/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-IQ4_XS-00001-of-00003.gguf", // 对应模型gguf位置
  "gpu": true,
  "max_tokens": 1024
 },
 "host": "0.0.0.0" // 我是内网其他机器也要用，如果只有本地用就127.0.0.1就好
}

第六步，启动，对应上步保存的配置文件

.venv/bin/python -m serve.server --engine strata --config strata-orca-iq4_xs.json --port 8080

原则上来说，这套流程可以适配任何Qwen3.8-Flash-Next版本。

=========================原文===========================

因为跑的太爽了，特意上来灌灌水，技术向的内容这边已经很多了，就不重复了。之前在这边晒出过我的洋垃圾套装跑Qwen3.6-27B的帖子，链接。

当时跑了一阵子还觉得有点过了，因为2个cpu，2个gpu，还有128GB的内存，我同时开了2-3个编程工程，跑了二十几个各类docker，都吃不满。

后来Qwen3.8-27B出来了，我也第一时间装好了，可是它似乎不像3.6那样可以两个进程跑满了，只能把上下文降下来才能稳定跑并行。而且推理我也一直没有调试好，经常感觉它推理了半天才能做一点工作出来，还时不时做错，体感有时还不如3.6。

再后来，Strata跑Qwen3.8-Flash-Next火了，我观望了几天以后，前天装上了。两天使用下来不得不说，体验真的飞起。

Strata对于以前完全不能玩的12GB / 16GB卡是从无到有的质的飞跃，对于广大双持3090这种配置也是非常不错的提升。IQ3_XXS模型，256k上下文，Prefill能干到3000t/s，Decode稳定110+ t/s，很多情况下超过120。

最爽的是知识面明显拓宽了。我最近在写一些比较偏门的稿子，之前27B写出来很多瞎编的，后来让Hermes自己去fact check最后改正回来了。装上Strata以后让3.8-Flash-Next重新写了一遍，质量非常好。

编程方面我没有深入试过。写新代码我都是用Claude，然后让Hermes本地模型去审查代码。目前感觉虽然量化了，但是审代码能力没问题，没给我已有工作流产生任何影响。让它改bug也都一次过，没掉链子。下一步可以考虑给它一些小的模块去做做试试。

安装方面，我个人依旧不爱折腾，https://github.com/Niko1221/Strata 官方repo clone下来，直接 ./setup.sh，根据提示自己选就可以了，没手调任何设置，只是跟着大家选了IQ3_XXS，体感非常舒适。

下一步有两个想法，要么换IQ4试试，看了别的帖子也能跑到不错的速度。要么就跑单卡玩，另一个卡可以解放出来做图。

最后再感谢一下老特，让我知道了洋垃圾这种东西，妈的我拉满了才6000块钱，算上两张3090的二手价加起来也顶多2w，还要什么自行车。