Qwen3.8 Flash Next 后续：双3090 + IQ4_XS + 200K Context，150K长会话稳定105–110 tok/s，8小时长任务无幻觉无循环，再加了一张3090做Vision Sidecar！
主要是我的一些探索思路
分享，大家看看如果手里有3张显卡的情况下是否值得试试。
前一阶段我已经分享过 Qwen3.8 Flash Next 从多卡低效一路优化到单卡 100+ tok/s 的过程：
https://lcz.me/topic/2116
这次不再重复前面的 benchmark。
最近这一轮，我更关心的是另外三个问题：
- 能不能从 IQ3 升到质量更高的 IQ4_XS，同时维持高速？
- 能不能真正把 Context 拉到 200K，并在超长实际会话里持续工作？
- Vision 能不能不拖累主模型，而是独立拆出去？
目前这三个问题基本都有答案了。
现在我的主力配置已经变成：
Niko1221/Strata v0.1.39：https://github.com/Niko1221/Strata/releases/tag/v0.1.39
Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS
RTX 3090 ×2
Max Context：200K
文本模型不承担 Vision
而真实使用中，一个已经增长到约 150K Context 的持续会话，Decode 长期保持在：
105～110 tok/s
同时我还完成了一次约 8 小时的连续实际任务。
在这次长任务中：
没有观察到明显幻觉恶化
没有出现重复循环
没有发生 Context 越长、输出越不稳定的现象
这对我来说，比单次 benchmark 跑出一个很高的峰值更重要。
一、从“单卡100+”转向“质量优先的双卡 IQ4_XS”
上一阶段，我已经通过 Strata Custom Fork 把 Flash Next 做到了单3090、100+ tok/s。
但那时候我真正担心的不是速度。
而是：
如果我要让这个模型长期承担 Agent、代码、文件分析、长任务甚至几个小时连续工作的主模型，低量化是不是还值得继续？
所以后面我把目标改了。
不再追求：
“最低显存占用下的最高 tok/s”
而是追求：
“质量、上下文、速度、稳定性四项同时成立”。
最终我切到了：
Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS
Runtime：
Niko1221/Strata v0.1.39
GPU：
RTX3090 ×2
这一步最大的意义不是“又多用了一张3090”。
而是我终于可以在自己愿意长期使用的量化质量下，同时保留：
200K Context
以及 100 tok/s 级别的真实生成性能。
二、现在最让我满意的不是峰值，而是150K真实会话性能
目前我实际使用中的一个会话已经累计到大约：
150K Context
而不是测试里临时塞进去一个 150K Prompt。
也就是说，它是一个真正不断增长的工作 Session。
当前这种情况下：
平均 Decode ≈ 105～110 tok/s
这个数据和单次 Cold benchmark 的意义完全不同。
因为我真正想知道的是：
模型聊了很久以后还快不快？
Agent 做了大量工具调用以后还稳不稳？
Context 已经十几万 token 后，Decode 会不会明显崩掉？
目前答案都比我预期要好。
在大约 150K Context 时，仍然能够长期维持三位数 tok/s。
对我来说，这已经从“本地模型 benchmark”进入了“可以直接拿来干活”的阶段。
三、200K Context 对我来说终于不再只是一个启动参数
目前主模型的 Context 上限设为：
200K
这里我现在越来越在意一个区别：
“能启动 200K”
和
“能在 200K Profile 下长期正常工作”
完全不是一回事。
很多长上下文配置可以成功启动，也可以完成一次 retrieval benchmark。
但真正进入长期 Agent workload 后，可能出现：
速度明显衰减
重复
循环
逻辑稳定性下降
长期任务后输出退化
所以这次我没有只测短 benchmark。
而是直接拿它跑真实任务。
四、8小时连续实际任务：这是我现在最看重的一项测试
目前已经完成过一次：
约 8 小时连续实际任务
不是简单地让模型无限生成文本。
而是我平时真正会运行的长期工作流。
结果是：
整个过程中没有观察到明显幻觉
没有 repetition loop
没有出现输出逐渐陷入模板化循环
没有因为 Context 持续增长而明显失控
模型在长时间运行后的行为，和任务刚开始时基本保持一致。
这里我不想说：
“IQ4_XS 永远不会幻觉”。
这显然不可能。
更准确的结论是：
在我这次约 8 小时的真实 workload 中，没有观察到因为长 Context 或长时间运行导致的异常幻觉、重复或循环问题。
对我来说，这比单独一张：
“峰值 120 tok/s”
的截图有价值多了。
五、为什么最后没有让 Flash Next 同时负责 Vision
然后我又遇到另一个问题。
我的实际工作并不只有文本。
Hermes Local 和 DSH Local 平时还需要处理：
截图
图片
界面
文档中的视觉内容
图片分析
一些多模态 Agent 任务
如果一定要求文本主模型自己支持 Vision，就会立刻多出一堆约束：
模型选择受限
Runtime 受限
显存压力变大
Context 管理更复杂
文本性能可能受到影响
更重要的是：
为了偶尔看一张图片，让整个主模型长期背着 Vision 能力，并不一定合理。
所以我后来换了一个思路：
不要找一个什么都做的模型。
直接拆。
六、现在增加了一套独立 Vision Sidecar
目前额外拿出一张 RTX3090。
专门运行：
vLLM
Qwen3-VL-4B-Instruct
BF16
这张卡完全独立于 Flash Next 文本主模型。
现在整个结构变成：
文本：
Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS
Strata v0.1.39
RTX3090 ×2
200K Context
视觉：
Qwen3-VL-4B-Instruct BF16
vLLM
RTX3090 ×1
这样 Hermes Local 和 DSH Local 可以按照任务类型直接路由。
普通文本、代码、Agent、长上下文：
→ Flash Next
需要看图：
→ Vision Sidecar
图片处理结束后：
→ 结果再交回文本主模型继续推理
我现在反而觉得，这比强行追求一个“全能大模型”合理得多。
七、为什么4B Vision反而非常适合做Sidecar
这里我并不需要 Vision 模型承担复杂的主推理。
主推理已经有 Flash Next。
Vision Sidecar 更重要的是：
看清楚
识别正确
输出结构化视觉信息
速度够快
占用显存合理
所以 Qwen3-VL-4B-Instruct BF16 对这个位置其实很合适。
而且我直接跑 BF16。
不需要为了省显存再牺牲视觉模型质量。
因为它有自己独占的一张 24GB 3090。
这也是 Sidecar 架构一个很大的好处：
每个模型都可以选自己最舒服的精度和 Runtime。
文本模型不需要为了 Vision 妥协。
Vision 模型也不用为了和大 MoE 抢显存而量化到很低。
八、现在我的三张3090实际上形成了这种分工
RTX3090 #1：
Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS
RTX3090 #2：
Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS
RTX3090 #3：
Qwen3-VL-4B-Instruct BF16 / vLLM
剩下的 GPU 资源还可以继续用于：
实验
生图
其他 Sidecar
备用 Runtime
新的模型测试
这和我之前“四张GPU一定要全部参与同一个模型”的思路已经完全不同。
现在我更倾向于：
把 GPU 当成一个本地 AI 资源池。
而不是把所有 GPU 强行绑成一个超大推理实例。
九、现在Hermes Local / DSH Local的使用体验
这次升级对我来说最大的改变，其实不是 benchmark。
而是日常工作方式。
现在 Hermes Local 和 DSH Local 里：
普通聊天
代码
Agent
文件分析
长文处理
超长上下文
图片理解
截图分析
视觉任务
基本都可以在本机完成。
文本走 Flash Next。
图片走 VL Sidecar。
上层 Agent 不需要关心底层到底调用了哪张 GPU。
这才是我真正想要的体验。
十、所谓“Token自由”是什么意思
这里我说的 Token 自由，并不是模型计算不需要 token。
而是：
常规任务已经不再受外部 API 的 token 计费和额度约束。
以前我跑一个几个小时的 Agent 任务，会自然考虑：
用了多少百万 token？
要花多少钱？
上下文还能不能继续？
是否需要为了 API 成本压缩历史记录？
现在对于常规任务，这些顾虑基本消失了。
如果一个任务需要跑：
1小时
3小时
8小时
或者持续积累十几万 Context
主要成本已经变成：
我自己的 GPU
电费
以及时间。
而不是：
每生成一个 token 都在增加 API 账单。
这就是我这里所谓的：
“常规任务 Token 自由”。
十一、当前这套系统最关键的数据
文本主模型：
Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS
Runtime：
Niko1221/Strata v0.1.39
GPU：
RTX3090 ×2
最大 Context：
200K
Vision：
关闭 / 独立 Sidecar
实际长期会话：
约 150K Context
Decode：
平均约 105～110 tok/s
长期任务测试：
约 8 小时
结果：
未观察到明显幻觉恶化
未观察到 repetition loop
未观察到长时间运行后的输出崩坏
Vision Sidecar：
Qwen3-VL-4B-Instruct
BF16
vLLM
RTX3090 ×1
上层：
Hermes Local
DSH Local
十二、和我上一阶段最大的区别
上一阶段我解决的是：
“Qwen3.8 Flash Next 到底能不能在消费级3090上跑得很快？”
答案已经是：
可以。
这一次解决的是：
“跑得快以后，它能不能真正成为长期使用的主模型？”
目前我的答案也开始变成：
可以。
而且我现在越来越觉得：
本地 Agent 的最终形态可能根本不是一个“万能模型”。
而是：
一个强文本主脑
多个专门的 Sidecar
比如：
Vision
Embedding
OCR
Speech
TTS
Image Generation
甚至 Router
主模型只负责自己最擅长的推理和长 Context。
其他能力按需调用。
这样反而比试图把所有能力全部塞进一个模型，资源利用率更高，也更容易升级。
最终架构
现在我的实际结构可以简单写成：
Hermes Local / DSH Local
↓
任务路由
↓
文本任务
→ Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS
→ Strata v0.1.39
→ RTX3090 ×2
→ 200K Context
→ 150K Session ≈105～110 tok/s
图片任务
→ Qwen3-VL-4B-Instruct BF16
→ vLLM
→ RTX3090 ×1
↓
结果重新汇入 Agent 工作流
现在这套东西对我而言已经不再只是：
“4张3090可以跑什么大模型？”
而开始变成：
“4张3090如何组成一套真正长期可用的本地 AI 基础设施？”
这是我觉得这一阶段最值得分享的变化。
猫笼机箱+矿架：
，给博主审美点赞！
我就是爱折腾！
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老主机配置：
主板:Z390 AORUS PRO
️那个时候，在本地能玩的模型还不是太多，能力也很惨，驱动个agent可能都搞不定。
️（我主业是个调音师/音频工程师）
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不得不说这便宜没好货啊（但是我买的全新啊），也可能是我运气不好🥺，这主板用了2个月不到挂了，返厂维修之后，CPU和主板都卖了
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这AMD EPYC 7R13是亚马逊啊各种头部大厂淘汰下来的U，一般没人想得到，
机箱金河田9125b，之前以为能容得下多卡，
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