<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[7900XTX 24G 单卡实测：Strata v0.1.41 → v0.1.43.1 升级到底有没有用（IQ3_XXS / IQ3_S，agent 长上下文逐轮数据）]]></title><description><![CDATA[<h1>7900XTX 24G 单卡实测：Strata v0.1.41 → v0.1.43.1 升级到底有没有用（IQ3_XXS / IQ3_S，agent 长上下文逐轮数据）</h1>
<p dir="auto">v0.1.43 发布说明里写着「RDNA3 (gfx11) and older keep their 0.1.42 behaviour: we have no such card to measure on」——官方没有 gfx11 的卡可测。但坛里已有 XTX 车主报 IQ3_S 从 60+ 升到 70+ t/s。这篇用<strong>同一台机器、同一套确定性负载</strong>，把 0.1.41 和 0.1.43.1 各跑一遍 IQ3_XXS 与 IQ3_S，逐轮数据全部公开，顺便 A/B 了两个 0.1.43 的 AMD opt-in 开关。</p>
<h2>一、环境</h2>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>项目</th>
<th>配置</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>GPU</td>
<td>AMD 7900XTX 24G，PCIe 4.0 x16</td>
</tr>
<tr>
<td>CPU/内存</td>
<td>Intel ES 14C/20T 定频 5.0/4.0；DDR4-2666 64G（系统可用 ~44G，跑 Strata 时停掉常驻 27B）</td>
</tr>
<tr>
<td>引擎</td>
<td>Strata <strong>v0.1.41</strong> 与 <strong>v0.1.43.1</strong>（都是 HIP 本地编译，ROCm 10 /data/rocm10，gfx1100）</td>
</tr>
<tr>
<td>模型</td>
<td>Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO（ISTA-DASLab GGUF）IQ3_XXS / IQ3_S</td>
</tr>
<tr>
<td>共同参数</td>
<td>int8 KV、spec4（spec-min-p 0.5）、pool-workers 9、resident-experts、expert-cache auto、temperature=0、reasoning_effort=none</td>
</tr>
<tr>
<td>差异</td>
<td>XXS：ctx 131072 + MTP；IQ3_S：ctx 32768 + 无 MTP（24G 显存装完 IQ3_S 专家只剩 592MiB）</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>二、测法（两版本逐 token 可比）</h2>
<p dir="auto">脚本打 OpenAI 兼容端点，agent 循环：每轮追加 ~4.2K token「工具输出」（中/英/代码混合、种子固定、两个版本生成完全相同的内容），模型回 ~200 token，下一轮带全部历史——前缀逐轮累积复用，即 Codex 型会话形态。之后做一次零复用冷填充。指标：TTFT=首字延迟；增量 prefill=本轮新增 token÷TTFT；decode=生成段 t/s；复用率=usage.cached_tokens/prompt_tokens。数字全部来自 usage 与引擎 /metrics 计数器，不是 wall time 估算。</p>
<h2>三、结果总表</h2>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>配置</th>
<th>ctx 上限</th>
<th>decode 中位 (t/s)</th>
<th>loop TTFT 中位</th>
<th>增量 prefill</th>
<th>冷填充 (t/s)</th>
<th>末轮复用</th>
<th>草稿接受率</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>XXS · 0.1.41</td>
<td>131072</td>
<td>113（67-124）</td>
<td>5.0s</td>
<td>841</td>
<td>1211（42.2K/34.9s）</td>
<td>95.9%</td>
<td>84%</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>XXS · 0.1.43.1</strong></td>
<td>131072</td>
<td><strong>117</strong>（64-129）</td>
<td>5.2s</td>
<td>808</td>
<td>1172（42.2K/36.0s）</td>
<td>95.9%</td>
<td><strong>89%</strong></td>
</tr>
<tr>
<td>IQ3_S · 0.1.41</td>
<td>32768</td>
<td>54（45-64）</td>
<td>5.4s</td>
<td>779</td>
<td>1157（29.7K/25.6s）</td>
<td>83.9%</td>
<td>36%</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>IQ3_S · 0.1.43.1</strong></td>
<td>32768</td>
<td><strong>65</strong>（45-82）</td>
<td>5.5s</td>
<td>756</td>
<td>1136（29.7K/26.1s）</td>
<td>83.8%</td>
<td><strong>77%</strong></td>
</tr>
<tr>
<td>XXS · 0.1.43.1 + RESIDENT=1</td>
<td>131072</td>
<td>108*（同窗默认 100）</td>
<td>~5.0s</td>
<td>—</td>
<td>—</td>
<td>—</td>
<td>—</td>
</tr>
<tr>
<td>XXS · 0.1.43.1 + GUMBEL=1</td>
<td>131072</td>
<td>98*（同窗默认 100）</td>
<td>~5.0s</td>
<td>—</td>
<td>—</td>
<td>—</td>
<td>71%（↓）</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">* opt-in 行只跑前 6 轮做 A/B。</p>
<p dir="auto"><strong>头条：IQ3_S 在 gfx11 上升级 0.1.43.1，decode +20%（54→65），热轮 70-82 t/s；XXS +3.5%（113→117）。prefill 两个量化都微降 2-3%，在 agent 会话里被前缀复用掩盖（TTFT 5.0→5.2s）。</strong></p>
<h2>四、IQ3_S 逐轮对比（同内容同上下文，差别全在引擎）</h2>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:right">轮</th>
<th style="text-align:right">41 prompt</th>
<th style="text-align:right">41 decode</th>
<th style="text-align:right">41 TTFT</th>
<th style="text-align:right">41 增量PP</th>
<th style="text-align:right">43.1 prompt</th>
<th style="text-align:right">43.1 decode</th>
<th style="text-align:right">43.1 TTFT</th>
<th style="text-align:right">43.1 增量PP</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:right">1</td>
<td style="text-align:right">4,345</td>
<td style="text-align:right">45</td>
<td style="text-align:right">6.96</td>
<td style="text-align:right">624</td>
<td style="text-align:right">4,345</td>
<td style="text-align:right">45</td>
<td style="text-align:right">7.06</td>
<td style="text-align:right">615</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">2</td>
<td style="text-align:right">8,364</td>
<td style="text-align:right">54</td>
<td style="text-align:right">5.19</td>
<td style="text-align:right">733</td>
<td style="text-align:right">8,379</td>
<td style="text-align:right">53</td>
<td style="text-align:right">5.36</td>
<td style="text-align:right">709</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">3</td>
<td style="text-align:right">12,795</td>
<td style="text-align:right">52</td>
<td style="text-align:right">5.45</td>
<td style="text-align:right">814</td>
<td style="text-align:right">12,838</td>
<td style="text-align:right">70</td>
<td style="text-align:right">5.47</td>
<td style="text-align:right">776</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">4</td>
<td style="text-align:right">17,225</td>
<td style="text-align:right">55</td>
<td style="text-align:right">5.33</td>
<td style="text-align:right">788</td>
<td style="text-align:right">17,232</td>
<td style="text-align:right">74</td>
<td style="text-align:right">5.46</td>
<td style="text-align:right">769</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">5</td>
<td style="text-align:right">21,671</td>
<td style="text-align:right">57</td>
<td style="text-align:right">5.38</td>
<td style="text-align:right">787</td>
<td style="text-align:right">21,666</td>
<td style="text-align:right">82</td>
<td style="text-align:right">5.61</td>
<td style="text-align:right">755</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">6</td>
<td style="text-align:right">26,085</td>
<td style="text-align:right">64</td>
<td style="text-align:right">5.47</td>
<td style="text-align:right">770</td>
<td style="text-align:right">26,080</td>
<td style="text-align:right">60</td>
<td style="text-align:right">5.57</td>
<td style="text-align:right">757</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">第 3-5 轮从 52/55/57 跳到 <strong>70/74/82</strong>（+35%~44%），第 1、2、6 轮持平——提速集中在专家驻留热身后的稳态段。机制上 /metrics 草稿接受率从 36% 升到 77%（128/353 → 292/378），spec4 验证窗口明显更有效。</p>
<h2>五、IQ3_XXS 22 轮长链（0.1.43.1，滚到 97K 上下文）</h2>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:right">轮</th>
<th style="text-align:right">PROMPT (tok)</th>
<th style="text-align:right">REUSED</th>
<th style="text-align:right">新增</th>
<th style="text-align:right">TTFT (s)</th>
<th style="text-align:right">增量prefill (t/s)</th>
<th style="text-align:right">生成 (tok)</th>
<th style="text-align:right">decode (t/s)</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:right">1</td>
<td style="text-align:right">4,345</td>
<td style="text-align:right">0</td>
<td style="text-align:right">4,345</td>
<td style="text-align:right">6.79</td>
<td style="text-align:right">640</td>
<td style="text-align:right">199</td>
<td style="text-align:right">64</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">2</td>
<td style="text-align:right">8,346</td>
<td style="text-align:right">4,338</td>
<td style="text-align:right">4,008</td>
<td style="text-align:right">5.03</td>
<td style="text-align:right">798</td>
<td style="text-align:right">195</td>
<td style="text-align:right">87</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">3</td>
<td style="text-align:right">12,788</td>
<td style="text-align:right">8,542</td>
<td style="text-align:right">4,246</td>
<td style="text-align:right">5.03</td>
<td style="text-align:right">845</td>
<td style="text-align:right">223</td>
<td style="text-align:right">90</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">4</td>
<td style="text-align:right">17,207</td>
<td style="text-align:right">13,012</td>
<td style="text-align:right">4,195</td>
<td style="text-align:right">4.99</td>
<td style="text-align:right">841</td>
<td style="text-align:right">205</td>
<td style="text-align:right">100</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">5</td>
<td style="text-align:right">21,649</td>
<td style="text-align:right">17,412</td>
<td style="text-align:right">4,237</td>
<td style="text-align:right">5.00</td>
<td style="text-align:right">847</td>
<td style="text-align:right">213</td>
<td style="text-align:right">113</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">6</td>
<td style="text-align:right">26,077</td>
<td style="text-align:right">21,642</td>
<td style="text-align:right">4,435</td>
<td style="text-align:right">5.14</td>
<td style="text-align:right">863</td>
<td style="text-align:right">211</td>
<td style="text-align:right">107</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">7</td>
<td style="text-align:right">30,496</td>
<td style="text-align:right">26,288</td>
<td style="text-align:right">4,208</td>
<td style="text-align:right">5.09</td>
<td style="text-align:right">826</td>
<td style="text-align:right">201</td>
<td style="text-align:right">117</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">8</td>
<td style="text-align:right">35,142</td>
<td style="text-align:right">30,697</td>
<td style="text-align:right">4,445</td>
<td style="text-align:right">5.15</td>
<td style="text-align:right">863</td>
<td style="text-align:right">230</td>
<td style="text-align:right">123</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">9</td>
<td style="text-align:right">39,585</td>
<td style="text-align:right">35,372</td>
<td style="text-align:right">4,213</td>
<td style="text-align:right">5.10</td>
<td style="text-align:right">825</td>
<td style="text-align:right">208</td>
<td style="text-align:right">124</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">10</td>
<td style="text-align:right">43,927</td>
<td style="text-align:right">39,793</td>
<td style="text-align:right">4,134</td>
<td style="text-align:right">5.09</td>
<td style="text-align:right">812</td>
<td style="text-align:right">212</td>
<td style="text-align:right">129</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">11</td>
<td style="text-align:right">48,316</td>
<td style="text-align:right">44,139</td>
<td style="text-align:right">4,177</td>
<td style="text-align:right">5.10</td>
<td style="text-align:right">820</td>
<td style="text-align:right">219</td>
<td style="text-align:right">127</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">12</td>
<td style="text-align:right">52,623</td>
<td style="text-align:right">48,534</td>
<td style="text-align:right">4,089</td>
<td style="text-align:right">5.10</td>
<td style="text-align:right">801</td>
<td style="text-align:right">243</td>
<td style="text-align:right">109</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">13</td>
<td style="text-align:right">57,259</td>
<td style="text-align:right">52,867</td>
<td style="text-align:right">4,392</td>
<td style="text-align:right">5.28</td>
<td style="text-align:right">832</td>
<td style="text-align:right">226</td>
<td style="text-align:right">117</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">14</td>
<td style="text-align:right">61,669</td>
<td style="text-align:right">57,485</td>
<td style="text-align:right">4,184</td>
<td style="text-align:right">5.23</td>
<td style="text-align:right">801</td>
<td style="text-align:right">222</td>
<td style="text-align:right">117</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">15</td>
<td style="text-align:right">66,050</td>
<td style="text-align:right">61,891</td>
<td style="text-align:right">4,159</td>
<td style="text-align:right">5.25</td>
<td style="text-align:right">791</td>
<td style="text-align:right">226</td>
<td style="text-align:right">126</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">16</td>
<td style="text-align:right">70,728</td>
<td style="text-align:right">66,276</td>
<td style="text-align:right">4,452</td>
<td style="text-align:right">5.37</td>
<td style="text-align:right">829</td>
<td style="text-align:right">222</td>
<td style="text-align:right">119</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">17</td>
<td style="text-align:right">74,986</td>
<td style="text-align:right">70,950</td>
<td style="text-align:right">4,036</td>
<td style="text-align:right">5.20</td>
<td style="text-align:right">777</td>
<td style="text-align:right">226</td>
<td style="text-align:right">124</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">18</td>
<td style="text-align:right">79,513</td>
<td style="text-align:right">75,212</td>
<td style="text-align:right">4,301</td>
<td style="text-align:right">5.34</td>
<td style="text-align:right">805</td>
<td style="text-align:right">247</td>
<td style="text-align:right">116</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">19</td>
<td style="text-align:right">83,944</td>
<td style="text-align:right">79,761</td>
<td style="text-align:right">4,183</td>
<td style="text-align:right">5.36</td>
<td style="text-align:right">781</td>
<td style="text-align:right">228</td>
<td style="text-align:right">114</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">20</td>
<td style="text-align:right">88,406</td>
<td style="text-align:right">84,175</td>
<td style="text-align:right">4,231</td>
<td style="text-align:right">5.34</td>
<td style="text-align:right">792</td>
<td style="text-align:right">246</td>
<td style="text-align:right">120</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">21</td>
<td style="text-align:right">92,751</td>
<td style="text-align:right">88,654</td>
<td style="text-align:right">4,097</td>
<td style="text-align:right">5.33</td>
<td style="text-align:right">769</td>
<td style="text-align:right">226</td>
<td style="text-align:right">121</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">22</td>
<td style="text-align:right">96,978</td>
<td style="text-align:right">92,981</td>
<td style="text-align:right">3,997</td>
<td style="text-align:right">5.27</td>
<td style="text-align:right">758</td>
<td style="text-align:right">243</td>
<td style="text-align:right">117</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">冷填充</td>
<td style="text-align:right">42,237</td>
<td style="text-align:right">0</td>
<td style="text-align:right">42,237</td>
<td style="text-align:right">36.0s</td>
<td style="text-align:right"><strong>1172</strong></td>
<td style="text-align:right">224</td>
<td style="text-align:right">65</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">上下文 4.3K→97K，TTFT 全程 5.0-5.4s、decode 热态 108-129——<strong>97K 上下文的首字延迟与 4K 时无差别</strong>，单轮端到端 ~7.4s。0.1.41 对照（TTFT 4.6-5.2s、decode 108-124）同型，抽样对比：</p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:right">轮</th>
<th style="text-align:right">PROMPT</th>
<th style="text-align:right">TTFT 41/43.1</th>
<th style="text-align:right">增量PP 41/43.1</th>
<th style="text-align:right">decode 41/43.1</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:right">1</td>
<td style="text-align:right">4,345</td>
<td style="text-align:right">4.61 / 6.79</td>
<td style="text-align:right">943 / 640</td>
<td style="text-align:right">67 / 64</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">2</td>
<td style="text-align:right">8,367</td>
<td style="text-align:right">4.66 / 5.03</td>
<td style="text-align:right">816 / 798</td>
<td style="text-align:right">81 / 87</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">3</td>
<td style="text-align:right">12,830</td>
<td style="text-align:right">4.79 / 5.03</td>
<td style="text-align:right">887 / 845</td>
<td style="text-align:right">87 / 90</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">4</td>
<td style="text-align:right">17,218</td>
<td style="text-align:right">4.86 / 4.99</td>
<td style="text-align:right">905 / 841</td>
<td style="text-align:right">96 / 100</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">5</td>
<td style="text-align:right">21,660</td>
<td style="text-align:right">4.90 / 5.00</td>
<td style="text-align:right">865 / 847</td>
<td style="text-align:right">93 / 113</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">6</td>
<td style="text-align:right">26,077</td>
<td style="text-align:right">4.85 / 5.14</td>
<td style="text-align:right">869 / 863</td>
<td style="text-align:right">107 / 107</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">7</td>
<td style="text-align:right">30,481</td>
<td style="text-align:right">4.91 / 5.09</td>
<td style="text-align:right">857 / 826</td>
<td style="text-align:right">109 / 117</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">8</td>
<td style="text-align:right">35,127</td>
<td style="text-align:right">5.09 / 5.15</td>
<td style="text-align:right">874 / 863</td>
<td style="text-align:right">108 / 123</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">17</td>
<td style="text-align:right">74,965</td>
<td style="text-align:right">5.05 / 5.20</td>
<td style="text-align:right">800 / 777</td>
<td style="text-align:right">122 / 124</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">18</td>
<td style="text-align:right">79,500</td>
<td style="text-align:right">5.16 / 5.34</td>
<td style="text-align:right">834 / 805</td>
<td style="text-align:right">111 / 116</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">19</td>
<td style="text-align:right">83,934</td>
<td style="text-align:right">5.13 / 5.36</td>
<td style="text-align:right">816 / 781</td>
<td style="text-align:right">119 / 114</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">20</td>
<td style="text-align:right">88,402</td>
<td style="text-align:right">5.15 / 5.34</td>
<td style="text-align:right">822 / 792</td>
<td style="text-align:right">108 / 120</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">21</td>
<td style="text-align:right">92,748</td>
<td style="text-align:right">5.11 / 5.33</td>
<td style="text-align:right">803 / 769</td>
<td style="text-align:right">117 / 121</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">22</td>
<td style="text-align:right">96,984</td>
<td style="text-align:right">5.11 / 5.27</td>
<td style="text-align:right">782 / 758</td>
<td style="text-align:right">113 / 117</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>六、opt-in 开关 A/B（0.1.43.1，XXS，前 6 轮）</h2>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>配置</th>
<th>decode 逐轮 (t/s)</th>
<th>中位</th>
<th>草稿接受率</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>默认</td>
<td>64 / 87 / 90 / 100 / 113 / 107</td>
<td>100</td>
<td>89%</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>STRATA_ROUTE_RESIDENT=1</strong></td>
<td>66 / 89 / 99 / 110 / 108 / <strong>124</strong></td>
<td><strong>108（+8%）</strong></td>
<td>76%</td>
</tr>
<tr>
<td>STRATA_SPEC_GUMBEL=1</td>
<td>64 / 78 / 90 / 98 / 105 / 108</td>
<td>98（-2%）</td>
<td>71%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<ul>
<li><strong>RESIDENT 判胜</strong>：引擎把全部专家驻进 RAM（本机 26.94 GiB pageable，日志明说 no file reads），专家缺页从内存交换而不是盘读。代价是 RAM 占用大涨——XXS pack 26.9G + 引擎自身，48G 机器跑 XXS 刚好；<strong>IQ3_S 的 pack 48.9G 在 48G 机器上开不了</strong>（可用 ~44G），要 64G 内存。</li>
<li><strong>GUMBEL 判负</strong>：XTX 上草稿接受率 89%→71%，速度反而微降。官方说的 AMD +5.7-9% 没在 gfx1100 复现。</li>
</ul>
<h2>七、Monitor 实拍（v0.1.43.1，运行中抓拍，非空闲）</h2>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/0e7b35de-a585-492c-953e-52c81b917069.png" alt="strata_xtx_xxs_monitor_431.png" class="img-markdown  img-fluid" /></p>
<ul>
<li>
<p dir="auto"><code>strata_xtx_xxs_monitor_431.png</code>：XXS 热身段，TOK/S 79.3 / PREFILL 1028 / HIT 78%+PCIe 22% / Draft accepted 81% / 10,075 专家 16.3G / PCIe 4.0 x16<br />
<img src="https://upload.lcz.me/uploads/437b0b99-25e9-4684-a460-88df51ee47da.png" alt="strata_xtx_xxs_monitor_431_hot.png" class="img-markdown  img-fluid" /></p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><code>strata_xtx_xxs_monitor_431_hot.png</code>：XXS 热态，TOK/S 96.5 / PREFILL 1011 / HIT 77%+21% / Draft 84% / RAM 34.2/44.0<br />
<img src="https://upload.lcz.me/uploads/dd82d354-2473-4753-9f36-1af858d95ffc.png" alt="strata_xtx_s_monitor_431.png" class="img-markdown  img-fluid" /></p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><code>strata_xtx_s_monitor_431.png</code>：IQ3_S，TOK/S 58.6 / PREFILL 835 / Draft 57% / 9,728 专家 19.0G / ctx 32768 / RAM 40.9/44.0</p>
</li>
</ul>
<h2>八、升级与回退备注（Linux HIP 自编译）</h2>
<ul>
<li>0.1.43.1 与 0.1.41 同配方编译（third_party 复用、<code>-DSTRATA_ENABLE_HIP=ON</code>、<code>-DCMAKE_HIP_COMPILER_ROCM_ROOT</code>、engine 目标 125 步，-j6 约 90 秒）。坑：源码 zip 自带空 <code>third_party/</code> 目录，直接 <code>cp -r src dst</code> 会套一层，要 <code>cp -r src/. dst/</code>。</li>
<li>pack / tokenizer / MTP 跨版本直接复用，无需重打包；0.1.43.1 官方声明答案与 0.1.42 逐字节一致，gfx11 不吃 0.1.42 的 CUDA 默认开关，质量分数沿用即可。</li>
</ul>
<h2>九、结论</h2>
<ol>
<li><strong>gfx11 车主值得升</strong>：官方没测 ≠ 没收益——IQ3_S decode +20% 是实打实的，XXS 也有 +3.5% 和接受率 +5pp；prefill 损失 2-3% 在 agent 会话里被前缀复用掩盖。</li>
<li><strong>XXS 仍是 24G 卡甜点档</strong>：117 t/s / ctx 131072 / 97K 上下文 TTFT 平坦 / 复用 95.9%；IQ3_S 65 t/s 但 ctx 砍 32K、无 MTP。</li>
<li><strong>48G 内存机开 <code>STRATA_ROUTE_RESIDENT=1</code></strong>：XXS 再 +8%（热轮 124），代价是 RAM 几乎打满；IQ3_S 要开得 64G 内存。</li>
<li>GUMBEL 在 gfx1100 上别开。</li>
</ol>
<hr />
<p dir="auto"><em>数据：本目录 <code>data/</code> 六个 JSON（两版本×两量化 + 两个 opt-in A/B），每轮 usage 与 /metrics 快照全量留存；0.1.41 基线与 0.1.43.1 由同一脚本同一种子生成，逐 token 可比。</em></p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/2298</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sun, 25 Oct 2026 06:43:05 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/2298.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 02:01:07 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to 7900XTX 24G 单卡实测：Strata v0.1.41 → v0.1.43.1 升级到底有没有用（IQ3_XXS / IQ3_S，agent 长上下文逐轮数据） on Tue, 13 Oct 2026 16:25:52 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/terry" aria-label="Profile: terry">@<bdi>terry</bdi></a> 突然间服务器多内存卡位的优势就出来了<br />
8条内存 用到很爽</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/24656</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/24656</guid><dc:creator><![CDATA[applejuice]]></dc:creator><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 16:25:52 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 7900XTX 24G 单卡实测：Strata v0.1.41 → v0.1.43.1 升级到底有没有用（IQ3_XXS / IQ3_S，agent 长上下文逐轮数据） on Tue, 13 Oct 2026 15:57:36 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">不错，图文并茂，数据扎实。需要的人可以直接抄作业。strata当下的热度越来越高，玩LLM标配了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/24651</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/24651</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 15:57:36 GMT</pubDate></item></channel></rss>