我这台主机用的是 Ryzen 5 7500F＋双 RX 7900 XTX。这次想弄明白：用 Strata 跑 IQ3_S，这套机器和公开的 9700X＋RTX 5090 主机相比，实际处在什么位置？

之前看过不少“几千 token/s”的成绩，但提示长度、缓存和测试方法不一样，直接摆在一起容易误判。这次我找到了 Strata 仓库里一份 RTX 5090 + Ryzen 7 9700X 的 IQ3_S 社区报告，照着它附带的脚本，在双 7900 XTX 上重新跑了一遍四档速度测试。

结果先放前面：128,000 token 输入时，我这台双 7900 XTX 的 prefill 中位数为 4,880 token/s，约为那份 5090 报告的 84.1%。 32K 的比例为 60.9%，4K 为 53.2%；接近 262K 时为 78.5%，但波动明显增大。吐字速度的差距也比长上下文 prefill 大得多。

标题里的“84%”，限定的是7500F＋双 7900 XTX 这套主机，在 128K prefill 测试中的成绩，占公开的 9700X＋5090 主机成绩的比例。两边 CPU、GPU 数量、软件版本和参数都有差异，下面先把这些条件摆在一起。

对照来源：Strata 社区 RTX 5090 / 9700X / IQ3_S 测试报告。5090 数据来自这份公开记录，双 7900 XTX 数据为本机 2026 年 10 月 24 日实测。

两边机器的基本情况如下：

项目	我的双 7900 XTX 主机	5090 社区报告
GPU	RX 7900 XTX × 2，每张 24GB	RTX 5090 × 1，32GB 级显存
CPU	Ryzen 5 7500F，6 核 12 线程	Ryzen 7 9700X，8 核 16 线程
CPU 架构	Zen 4	Zen 5
系统可用物理内存	约 93.9 GiB	约 93.7 GiB
系统 / 后端	Ubuntu 24.04 / HIP	Windows / CUDA
Strata	0.1.45，本次保持原版本	0.1.39
模型	Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO IQ3_S	同型号 IQ3_S
本次上下文上限	262,144	262,144
运行方式	单个请求顺序执行	单个请求顺序执行
Prefill 参数	10240，使用本机调优表	auto
KV / 常驻 token 数	int8 / 20480	int8 / 32768
推测解码	spec=3，加载 MTP，suffix-draft=4	请求 spec=4，报告启动时有效 spec=6，启用 MTP 和 prompt lookup
服务槽位	1	2（本次对照请求仍串行）

CPU 的差别需要单独说明。按 AMD 官方规格，7500F 是 Zen 4、6 核 12 线程，9700X 是 Zen 5、8 核 16 线程。规格来源：7500F 官方页面、AMD Ryzen 9000 发布资料。

在 Strata 这类涉及主机端调度、系统内存和 GPU 数据传输的负载里，CPU 与平台条件可能影响整机成绩。9700X 的核心数更多、架构更新，CPU 侧处理可能更有余量；但本次没有记录足够的 CPU 阶段耗时，也没有做同机换 CPU 的测试，所以尚不能确认 7500F 是否构成本次瓶颈，更不能算出换成 9700X 会快多少。核心数多约三分之一，也不能换算成 Strata 快约三分之一。

双卡是每张各有 24GB 显存，通过 layer split 分配工作。这个模型还涉及专家缓存、系统内存和数据传输。因此，本帖比较的是“7500F＋双 7900 XTX＋Strata 0.1.45”和“9700X＋5090＋Strata 0.1.39”两套实际系统。84.1% 这个比例没有做 CPU 性能校正，也没有足够依据进行这种校正。

这次具体怎么测？

我使用了对照报告提供的 benchmark.py。本机副本仅为 localhost 请求绕过代理，提示词生成逻辑和统计口径保持原样：模型加载完成后做一次短请求预热，然后依次测试 4,096、32,768、128,000、261,880 tokens，每档三次，不在各轮之间额外冷却。

提示词是一大段合成 Python 函数，再要求模型解释代码。每次提示开头有不同 nonce；提交前用本机 tokenizer 和聊天模板计数，再核对引擎记录。12 次正式请求的输入长度都与目标相符，reused = 0，并且全部生成到 256 tokens 上限，结束原因为 length。

请求参数为 temperature=0、reasoning_effort=none、max_tokens=256，使用流式输出。统计方式也与对照报告一致：

Prefill = 本次新读取的输入 token 数 ÷ prompt_ms × 1000
Decode  = engine_generated ÷ decode_ms × 1000
TTFT    = 客户端提交请求到收到首个流式内容 token 的时间

表格统一使用三次中位数，括号保留最小值和最大值。模型装载时间不计入吞吐量。这里没有进行针测召回或答案质量测试，因此速度结果不代表长文本理解或编程质量。

先看最关心的 prefill。

实际输入 tokens	7500F＋双 7900 XTX，token/s	9700X＋5090，token/s	本机 / 对照主机
4,096	1,635（1,500–1,639）	3,072（3,056–3,080）	53.2%
32,768	3,634（3,633–3,641）	5,963（5,925–5,973）	60.9%
128,000	4,880（4,822–4,906）	5,803（5,794–5,914）	84.1%
261,880	4,344（3,389–4,817）	5,535（5,522–5,600）	78.5%

图中的柱子是中位数，白色误差线表示三次的完整范围。比例用未取整的本机中位数计算。

最符合我预期用途的是 128K 这一档：三轮都在 4,822–4,906 token/s，结果比较集中。相比短提示，这套双卡配置在长输入下与那份 5090 报告的相对差距明显缩小。

但它并没有稳定突破 5,000 token/s。这次最高的一轮约为 4,906，不能把标题写成“128K 稳定 5000+”。而且从 4K 到 128K 的成绩变化，也不能直接推导为“上下文开得越大，速度就越快”；这里每一档改变的是实际输入长度，完整四档测试都在同一个 262,144 上限下完成。

读完输入有多快，和随后吐字有多快，是两件都要看的事。

输入 tokens	双卡 Decode，token/s	5090 Decode，token/s	双卡 TTFT，秒	5090 TTFT，秒
4,096	56.8	164.3	2.54	1.36
32,768	51.4	161.3	9.06	5.55
128,000	53.9	168.4	26.31	22.25
261,880	49.2	170.5	60.43	47.67

都是三次中位数。比如 128K 时，我这台机器的首字等待约 26.31 秒，对照报告为 22.25 秒，相差约 4.06 秒；但开始输出后，双卡约 53.9 token/s，对方约 168.4 token/s，差距仍然很大。

所以，如果我主要关心把一大段代码或资料读进去的速度，128K prefill 的成绩对我有参考价值。如果经常需要生成很长的回答，就要把 Decode 一起看。两边还启用了不同的推测解码配置，因此这组吐字差距包含软件参数带来的影响。

接近满窗口的三轮，不能只挑最好看的一次。

261,880 tokens	Prefill，token/s	Decode，token/s	TTFT，秒
第 1 次	4,817	52.2	54.51
第 2 次	4,344	49.2	60.43
第 3 次	3,389	15.8	77.42

第三次连吐字也明显下降了。我保留这轮，没有删掉后用最好成绩去比。按约定的中位数是 4,344 token/s；但从这三次结果看，接近满窗口时的稳定性确实没有 128K 那么好。

这次基准脚本原带的监控只采集 NVIDIA 遥测，在 AMD 主机上没有留下有效的 GPU 功耗、频率记录。所以我目前不能把第三轮变慢归因于温度、显存迁移、系统内存压力或某个内核路径，需要进一步监控才能确定原因。

想复现的朋友，可以先参考本机这套配置。

双卡 layer split 为 24，使用两张卡，线程设置为 8。模型、PLE 和 MTP 路径按本机实际文件填写，主要参数如下：

--expert-cache auto
--prefill 10240
--spec 3
--spec-min-p 0.5
--max-context 262144
--kv int8
--kv-resident 20480
--suffix-draft 4
--vram-reserve-mib 704
--pipeline-windows 2
--layer-split 24

同时加载本机的 expert profile 和 MTP 文件。环境变量如下：

STRATA_STAGE_TRIM=1
STRATA_PCIE_AUTO_SPLIT=1
STRATA_PF_FUSED=1
STRATA_PF_GEMM=1
STRATA_GDN_CHUNKED=1
STRATA_HIP_WMMA=1
STRATA_SCORES_THREAD=1
STRATA_SELECT_SIMT=1

此外还设置了 STRATA_HIPBLASLT_TUNING，指向本机为 gfx1100 / prefill 10240 保存的调优表。这意味着，上面的命令参数还不足以保证在另一台机器上复现完全相同的数字；配套文件、双卡连接与硬件条件都要记录。测试后我已经恢复日常使用的 131,072 上下文配置。

最后再说明比较范围：这次对齐的是基准请求流程。我的 Strata 是 0.1.45，5090 报告是 0.1.39；平台、CPU、GPU 数量和参数也有差异，例如本机 prefill=10240 / kv-resident=20480 / spec=3，对照报告为 prefill=auto / kv-resident=32768，推测解码设置亦不同。模型文件同属 IQ3_S 且两片文件大小相符，但没有进一步核对 revision 与文件哈希。

因此我愿意用这次结果回答：“我的 7500F＋双 7900 XTX 主机在这个 Strata IQ3_S 长输入测试里处在什么位置？”——128K prefill 约为那台 9700X＋5090 主机公开成绩的 84%，短输入与吐字仍有明显差距，满窗口还存在值得继续排查的波动。至于购买性价比、功耗效率和所有任务的综合性能，这次数据还回答不了。

如果论坛里还有 同模型 IQ3_S、同一脚本的其他显卡结果，欢迎贴上版本、配置和三轮原始数据，尤其想看看更多双 7900 XTX 或新版 Strata 下的 5090 成绩。