Tesla V100 32GB Pcie 单卡 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ2_XS 256K上下文 实测速度 80-90tok/s ,最高100token/s以上
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我的选择是跑IQ4XS,上下文用INT8或者FP16,速度在50TS上下,预填充可以到2400左右,而且衰减很慢,到了200K上下文依然还有1800以上,这个推理框架或者说这个模型输出速度是不会衰减的,很强
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我的 Tesla V100 32GB PCIe 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S
Strata | 200K 上下文 | 视觉 开 | speculative decoding 开 | 1 slot模拟真实多轮对话测试:每轮新增约 10K tokens + 提问,AI 回复保留在历史里,前缀缓存全程命中,一直聊到 183K。
| 已用上下文 | 解码 | 首字延迟(新增10K) | 预填充 |
| 10–40K | 70–89 t/s | 8.5–9.2 秒 | 1100–1180 t/s |
| 50K | 74.5 t/s | 9.4 秒 | 1081 t/s |
| 60–100K | 49–57 t/s | 10.5–13.7 秒 | 780–975 t/s |
| 110–150K | 49–60 t/s | 14–15.6 秒 | 695–765 t/s |
| 160–183K | 48–61 t/s | 16.5–17.2 秒 | 634–662 t/s |结论:
- 50K 以内 70–89 t/s,跟 IQ2_XS 差不多快
- 60K 以后降到约 50–60 t/s,然后一直稳定到 183K,没有继续明显掉速
- 有前缀缓存的话,即使 180K 上下文,每轮新增 10K 也只要约 17 秒首字
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