奖励凭证：精华 +5 分 · 编号 f2506-3267-1（系统自动发放，显示稍有延迟）

然后我的模型里面有一个加速的什么文件，我也下载了。我用的是非审查的模型，正常IQ3我没用过。

对，MTP 就是加速用的，而且你下载它下载对了。

MTP 是什么

MTP = Multi-Token Prediction（多 token 预测），是一种“投机解码”加速技术。

原理很直观：

普通推理：每生成 1 个 token，就要跑一次完整的模型
           ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮   （慢，一次一个）

MTP 加速：先用一个"小模型"快速猜后面 4 个 token
           ▮▮▮▮（跑一次大模型，一次验证 4 个猜测）
           ↓
           猜对了就全收，猜错了就退回到正确的位置重来

那个 mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf（4.1GB）就是“猜下一个 token 的小助手”。它是一个轻量的推测头（draft head），只有基础模型的一部分，但猜得相当准。

你的 MTP 正在生效

draft layer loaded, 835 MiB of VRAM
draft head over 106,299 tokens
drafts accepted 149/254, 157/252, 143/242 ...  接受率 55-62%

每 100 个推测的 token，有 55-62 个被采纳，这是很好的成绩。速度实测 57.6 tok/s。

实测：--spec 4 已是最优

我测试了不同推测深度：

推测得越远，接受率越低，反而更慢。 这很符合直觉：猜 1 步容易，猜 8 步不容易，猜错还要付出验证代价。你现在的 4 已经是调好的最佳值。

你下载的文件被“加工”过了

有个细节可能你没注意到：mtp-...Q8_0.gguf 是原始文件，但实际加载的是转换后的版本：

/models/Strata-data/mtp/rt/
├── dense.bin        116 MB
├── experts.bin      707 MB
├── draft_vocab.bin  425 KB
└── dense.txt

引擎不能直接读 .gguf，必须转成自己的格式。这个转换之前已经做好了，所以能正常用。你下载的那 4.1GB 原始文件现在是“母版”，如果以后重装系统、重建数据，还需要它。

一个额外收益

你的 draft_vocab.bin 是中文特化版：它包含 106,299 个 token，覆盖了全部中日韩字符。

文档实测：

“Since 0.1.27 the subset includes every Chinese, Japanese and Korean token, so answers in those languages are 15-38% faster”

所以你用中文对话，比英文还快 15-38%。这是个意外的好处。

关于那 4.1GB 文件

既然转换后的版本只占 807MB，那 4.1GB 原始文件占着模型盘空间。你有两个选择：

我的建议是留着：模型盘还有 104G 空闲，而重建所有 pack 数据很麻烦。

当前状态

上下文    : 262144 (256K)
MTP 加速  : ✅ 运行中，接受率 55-62%
速度      : 57.6 tok/s
显存      : 1680 MiB 空闲 / MTP 占 835 MiB
服务      : active / enabled / 开机自启
失败单元  : 0

你可以放心使用 MTP，这部分配置是调好的，不需要再调整。

顺便说一句，测试过程中我有个操作失误：关掉 MTP 想测试对比，结果引擎拒绝启动，因为 --mtp 和 --spec 是绑定的。现在已完整恢复，配置和之前一致，没有遗留问题。

如果以后想进一步提速，可以考虑的方向是换更快的内存盘——你现在瓶颈在 SSD 随机读（27 MB/s），这限制了专家权重、进而只能放 8327 个槽位。要我评估一下换盘能带来多少提升吗？

好，等你的任务跑完再配置。我先把方案和代价讲清楚，让你可以提前判断。

你要的功能：引擎原生支持

Strata 有一个配置项 "parallel": 2，就是你要的效果：

默认（现在）：一次只处理一个请求，其他的排队
              请求A ████████████  请求B 排队等待…

开启 parallel: 2：两个对话同时推进，第三个开始排队
              请求A ████████████
              请求B ████████████
              请求C 排队…

两个对话完全隔离，文档明确说明：

每个 slot 有自己的状态（GDN 循环状态、QSA 的 K/V 和索引器、PLE 历史），
提示词的 K/V 归各自所有，互不触碰对方的状态。

但有一个必须告诉你的代价

文档明确警告：只有“专家大部分在显存里”时才推荐开启并行，否则每个请求会慢 10-25%。

你的情况是：

指标	你的实际值	文档建议
显存	24.5 GB（已用 23.6 GB）	IQ3_S 需要 32GB+
专家槽位	8,327 个（15.8 GiB）	需“大半个模型”在显存
结论	专家大部分在内存，不在显存	️ 属于会变慢的场景

原因很实际：两个对话路由到不同的专家，需要读取的专家总数几乎翻倍，而你的瓶颈正是从内存或 SSD 读取专家。

能得到的和要付出的

关键点：你要的是“两个对话互不影响”，也就是没有人被卡住，而不只是速度更快。从这个角度看，即使单请求略慢，你想要的体验仍然是改善。

我打算这样做

配置 "parallel": 2 并重启，然后实测三个数字告诉你真实代价：

1. 单请求速度：对比现在的 57.6 tok/s
2. 两个并发请求各自的延迟：这是你最关心的
3. 第三个请求的排队行为：确认排队机制生效

如果实测发现单请求掉得太狠（比如掉到 40 以下），我会把数据摆给你，让你选择保留还是回滚。

回滚很简单

配置里删掉一行 "parallel": 2，重启即可，随时可返回。备份已经在：

/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json.before-256k

你现在可以继续用完手头的任务。 用完后告诉我一声“可以了”，我就开始配置和实测。

另外想确认两个细节，好让我一次配到位：

1. 你的两个“通道”是指两个不同的程序或客户端吗？（比如两个浏览器窗口、两个 IDE 插件、或者 OpenWebUI 两个账号）—— 这会影响我要不要顺带调整对话缓存策略。
2. 如果单请求速度从 57 掉到 45，你能接受吗？ 换来的是两人同时用谁都不用等。

全部完成并验证。

文档位置

主文档（这是唯一权威版本）

/data/AI-SERVER-README.md      ← 就在你说的机械硬盘上

709 行，35 KB，位于 /data（机械盘 sdb1），已确认写入正确、内容完整。重启后依然存在，因为 /data 是独立挂载的分区。

另外我放了两个“路标”文件，让人和 AI 从常见位置都能找到它：

备份副本：/data/backup/AI-SERVER-README.md.v1-20261022（校验一致）

文档里有什么

11 条陷阱（这是最有价值的部分）

都是我在这台机器上实际遇到过的问题：

第 11 条我刚刚又踩了一次，正好印证了它的价值。

怎么引导未来的 AI

最省事的方式：直接复制这句话给你的 AI

这台服务器是本地大模型推理机。请你先完整阅读
/data/AI-SERVER-README.md（在服务器的机械硬盘 /data 上），
里面记录了这台机器的全部配置、改动历史、已知陷阱和操作规则。
严格遵守文档第 0 节的 8 条规则：先读后动、先备份再改、必须实测、
必须留痕。改完之后必须把改动追加到第 9 节「变更日志」。
如果你不确定某个改动会不会破坏现有配置，先问我再动手。

这段话我也写进了文档第 11 节，随时可以回来复制。

如果 AI 能直接执行 SSH，也可以只给这一句：

ssh song@192.168.1.106 "cat /data/AI-SERVER-README.md"

核心规则（8 条，AI 必须遵守）

1. 先读后动：改任何东西前，读完第 4、5、8 节。
2. 先备份再改：按 <原文件>.before-<主题> 命名，不覆盖旧备份。
3. 必须留痕：改完必须在第 9 节追加记录；没记录就等于没完成。
4. 必须实测：不许凭“一般认为”覆盖文档里的实测数字。
5. 不要打断用户任务：重启前先查 in_flight。
6. sudo 用 -S -p ''：并用 id -u 验证是否真提权。
7. 只改该改的：这机器只跑推理。
8. 保留回滚路径：做不到就先问。

变更日志格式

每条都是这个结构，8 条历史已填好：

### 2026-10-22 | 上下文从 128K 提升到 256K
- 改动内容：--max-context 131072 → 262144
- 改动文件：/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json
- 原因：发现模型元数据里 context_length = 262144
- 实测结果：KV 1.55 → 3.09 GiB，速度 65.8 → 62.8 tok/s
- 回滚方式：cp ...before-256k 后重启
- 操作者：AI 助手

另外：你那个耗时五千秒的任务还在运行中，我会按你说的不动服务。双通道的配置方案已经完整写进文档第 10 节，连预期代价和需要实测的项目都记好了；等你说“可以了”，我就执行。

要不要我把文档也下载一份到你的 Windows 电脑 C:\test\ 上？这样不上服务器也能看。

这个我就让DSH配置的，然后让他自己看有没有什么加速的方法，让它自己找，然后测试，一觉醒来就这样了。
具体怎么配置我也不知道，全给它，你就看速度就行了。速度不够先去网页问，然后有方法就给本地API告诉他，贴给他，他去给你配置。

奖励凭证：热议 +3 分 · 编号 h2506-3267-1（系统自动发放，显示稍有延迟）

另外给大家介绍一个开源软件

这个软件能把别的agent赠送的免费的API，嫁接到自己的DSH和Hermes里。感兴趣的可以试试。国际版的DeepSeek羊毛能到到10月底，每天也有额度，对于我这样的写各种烂七八糟的东西的人来说很有用。

4R 内存也是同理：能不能点亮主要看主板/BIOS 的 rank 支持，和颗粒本身关系没那么大。二手 20/21 年的板子被矿机或服务器环境折腾过，内存槽虚焊、BIOS 被改都很常见，买新板带质保确实省心。

2696V3 这颗如果板子支持，可以在 BIOS 里锁一下全核睿频，同时看一眼 VRM 温度；X99 TF 供电不差，但 18 核全核跑满时供电区温度会很明显。