但是呢，我们知道Strata是一个刚刚出来不久、然后在整个圈子里可以说是非常火爆的框架，有大量的人员参与这个开源项目的研发维护。可能就是由于作者本人精力有限，导致现在有一些bug没有及时解决。但是，作为一个如此火爆、可以说掀起了行业革命的新框架，它本身的技术底子就非常不错。我相信这样的bug不久之后就会得到解决。其实现在新的版本每天都会发，然后每隔一段时间就有重大进步。很有可能这个视频发完，或者说我正在这里对着镜头BB录像的时候，这些技术团队已经在解决这个问题了。

那不用担心啊，如果你的硬件本身达标，128G的内存，尤其是DDR4、DDR5这种高性能的内存，再加上5090 32G这样的高逼格显卡，强算力，带宽也是非常充足，那么你完全不用担心，再过一段时间它自然就能跑了。现在你也不要着急，不要急着进行技术验证。如果你一定要当下立刻找一个能干活的方案，那么我就给你推荐：你有32G显存，就直接上SGLang跑这个NVFP4权重，也就是4比特量化版本的千问27B。由于有HiCache技术的存在，32G又是SGLang一个比较经典的入门显存要求，再加上Blackwell架构的NVFP4加持，它的体验是非常好的。

你也不用担心显存不够，因为你32G的显存扣除框架开销，再减去4比特量化版本的模型权重之后，还有相当长的上下文空间。当然了，单纯用显存，你肯定跑不了多会话长上下文。不过由于你有128G内存，用HiCache技术，这个在论坛已经经过广泛测试了，是非常成熟的，你就可以开非常长的上下文。这个时候你多并发，你TM开4并发，甚至按照5090这种性能，给它开6并发、8并发都可能能搞。我之前用4090 48G加上64G的DDR3内存，使用DFlash，就是放一个小的草稿模型。我自己实测开了四个会话，其中有两个是长上下文会话，两个128K的；另外两个是中等长度的，32K还是64K我忘记了。但是这是我实测的，没有问题。我相信对于绝大多数人来说，基本上有4个会话左右就够用了。

必须要说明，我当时测的时候还没有开启HiCache。如果开启HiCache，体验可能会更好一点。但是由于我的内存本身是DDR3，而且也不大，才64G，所以体验可能没有使用5090那么好。你手中如果有5090，而且是DDR5内存，主板是PCIe 5.0 x16带宽，那你使用HiCache的体验肯定比我要好一点。短期内，你如果有立刻就要工作的迫切需求，是有这种方案的。

那你说什么千问27B，很多人说没有千问3.8 Flash Next聪明。这个跑分，包括你感觉到的聪明，只是你长链任务中的一个部分。你执行长链任务，它明显没有27B快，尤其是你使用5090这种高带宽、强算力的旗舰卡，双方速度上的差距会非常明显。而且我说实话，就算你用千问3.8 Flash Next这个模型，它在任务规划方面，与在线的DeepSeek V4.1 Flash、GPT-6.1 Sol，或者Claude 5.5 Sonnet这样的有性价比的模型，我觉得能力上还是有差距的。

如果你是Claude或者GPT的订阅用户，那么你花不了多少钱。比如GPT的20美金套餐，像我平时用它来开发维护我的APP，然后做一些复杂任务的规划，把脏活累活交给千问27B去做，实际上消耗不了几个钱，额度完全够。你不用担心它蠢，它的智商是非常充足的。它与千问3.8 Flash Max不是谁强谁弱，尽管3.8 Flash Max跑分明显高一点，但是它们的实际体验，我个人认为没有什么差距，最起码在我的体感上，我认为执行长链任务的时候，27B表现更好一点、更稳定一点。

当然了，3.8 Flash Next这个模型后续会有进步，因为它本身这个Next的意思就是4.0技术的预演版。升级到4.0之后，由于模型权重本身的优化，加上Strata框架的优化，到时候Strata加上千问4.0 Flash Next，一定能够跑出非常亮眼的成绩。但是这个4.0 Flash什么时候出，官方不知道。不过很快，就这个月月底，我们就能用上千问4.0 27B。我相信相比于3.8 27B，这次阿里巴巴一定不会让我们失望，因为它从3.5到3.6再到3.8，每一次进步都非常明显。这个4.0又号称是大的代际革新，那我相信千问27B在月底一定会掀起一轮狂潮。到时候各个主播、各大平台都会疯狂测试它，我们也会稍微跟进一下。如果论坛有比较牛逼的朋友测试，我们很有可能就不做重复造轮子的工作了，直接剽窃水一期。

然后我再提一下关于模型怎么选择、怎么选框架。当下我给两个个人比较推荐的方案。如果你是32G显存以下，比如24G，像7900 XTX、3090 24G单卡，或者5080 16G、5070 Ti、5060 Ti 16G，或者显存更低，我建议你们把精力放在购置更大的内存上。因为内存现在虽然也贵，但是比起显存来说便宜得多，单位价格要便宜得多。你们去升级内存，然后跑千问3.8 Flash Next，或者战未来、跑未来的千问4.0 Flash，这都是比较好的选择。因为24G显存，无论是XTX还是3090，跑千问27B都选不了SGLang，因为SGLang本身框架开销比较大，对显存要求比较高。如果用llama.cpp、NInfer，那么都能跑得比较好。但是如果要用SGLang，体验不会好，因为扣除框架开销之后，能用来缓存的显存余量非常低，用SGLang体验就不好。用NInfer、HaloGen或者DFlash，在跑特定卡的时候表现其实都还可以，但是跟Strata比起来都有很大差距。稍微花点钱升级一下内存，为了Strata绝对是值得的。

如果你的显存大于等于32G，包括4080S 32G魔改卡、RTX Pro 4500、4090 48G、RTX Pro 5000 48G，其实当下都没有必要急着上千问3.8 Flash Max，因为这个模型，包括Strata这个架构，现在都还是半成品。你要它稳定工作，肯定没有二次计费省心。这个时候，你通过SGLang加上DFlash或者DSpark技术，再加上HiCache，去跑千问27B，很短时间内就能够获得一个稳定干活、智力在线的模型，多会话没有什么问题。

然后我们还要特别提一下刚才所说的千问4.0 27B，它一定是一个有革命性提升、非常值得期待的甜点模型。阿里巴巴应该会隔一段时间再把千问4.0 Flash放出来。第一是为了把模型打造得更好一点；第二是要把热度吃足嘛。它不可能27B刚刚发布，大家还没有玩嗨，社区热度还没有上来，开源的红利还没有吃透，就把千问4.0 Flash放出来，这肯定不至于这样。它肯定是等27B让大家吃足红利、生态弄起来、阿里巴巴吃足红利之后，才会把4.0 Flash放出来。

就我个人的理解，在27B这个尺寸上，它完全可以把agent、编程，包括系统配置、写脚本这些工作吃透，权重尺寸是足够的。剩下来的一些能力，你说支持库不足，其实我觉得很好解决，现在有网络、有检索嘛。一切复杂工作交给AI之后，本质上都是编程，只要你能把编程这一块做好，把工具调用这一块做好，推理的时候再能保持非常高的一致性、减少幻觉，那么这个模型本身就非常难打，27B是足够做到的。

好吧，我们总结一下：如果你的显存是32G以上，我建议大家短期内不要折腾Strata了，就让社区慢慢优化。你把非常牛逼、显存很高的显卡用来跑SGLang，然后用27B来干活。有些复杂的规划任务就交给在线模型，比如DeepSeek V4.1 Flash、GPT-6.1 Sol、Claude Sonnet或者Opus，都可以。如果你的显存小于32G，是24G及以下，不会有什么方案比Strata更有性价比。你们现在折腾它的单会话长上下文工作，满足大多数人的需求，它现在体验不错，现在就能干活，现在就能为你挣钱。但是如果你想要多会话，尤其是多会话长上下文，那就稍微等一等嘛。我觉得最多就个把月吧，个把月的事情，啊，个把两个月的事情，不用担心。可以断言，两个月之内这个生态一定会非常成熟，快的话可能一个多月就搞定了。对未来不要有焦虑。