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最新 最佳 有争议的

  • 4090 48G+128G内存,Strata部署qwen3.8 flash next无审查,均速180+ tok/s,峰值280+ tok/s
    NY ZhaoN NY Zhao
    LLM讨论区 rtx4090 qwen-flash strata

    结论先行: 现阶段我最好的选择,配置表贴在最后

    优缺点
    ✅ 优点
    真的聪明:个人体感比我现在配置的sglang+qwen 3.8 27b AWQ+Dflash明显聪明,思考快3倍以上
    速度可用:纯吐字 ≈232 tok/s、峰值 TPS 219、首字 727ms,远快于阅读速度,用DSH,稳定维持在120 tok/s以上
    上下文:262K 满,论坛有人测试到512K(几乎无损)到1M

    ❌ 缺点
    不支持多路并发:引擎原生限制,配置层面无解,源码里写死的
    对内存和显存要求高:论坛5070 12G + 64G,大概跑到40 toks/s

    硬件配置
    GPU RTX 4090 48GB(改版),驱动 617.14
    CPU Intel Core Ultra 7 270K Plus 核心数 24 (8P+16E)
    内存 128 GB
    主板 Z890 AERO G Gigabyte Co., Ltd. 芯片组 Intel Z890
    硬盘 ZHITAITiPlus7100s4TB
    系统 Windows 10 Enterprise LTSC 2024 (24H2)

    部署参考:
    引擎仓库 https://github.com/Niko1221/Strata
    我用的模型 https://huggingface.co/SC117/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF
    无审查部署教程 https://www.xgdn.com/90.html
    视频介绍 https://www.youtube.com/watch?v=2DI9MWPXyaw&t=975s
    量化:最高的 IQ3_S(模型文件 51.28 + 26.82 = 78.1 GB)

    启动后
    GPU,显存,CPU,内存占用:
    image.jpeg

    三个关键调优(实测数据):
    1️⃣ 显存预留:默认值会让性能掉 10 倍 ⚠️
    --vram-reserve-mib 原生默认写 700。
    实测:
    值 空闲显存 实测速度
    700(默认) 364 MiB 13.5 tok/s 💀
    1500 ~1000 MiB 138.4 tok/s
    3000(我用) ~2600 MiB 139.4 tok/s
    700 和 1500 之间有隐患,掉下去损失 10 倍且极不稳定(WDDM 换页)。1500 以上性能完全持平,所以填 3000 = 白拿 2.5 GB 显存给别的程序,零性能代价。

    2️⃣ CPU 专家池:23 砍到 15,反而快 8%
    --pool-workers 默认 = 物理核 − 1 = 我这台的 23。
    实测:
    workers 速度
    23(默认) 125.6 tok/s
    15 135.5 tok/s
    为什么少了更快? 专家缓存命中率 99.5%,很多层根本没 CPU 活;而这个池是屏障同步的,每层都要等所有 worker 到齐,一个 token 要过 48 层。让 23 个线程为 0~2 个任务全部醒来再停靠,同步开销远大于工作量。

    3️⃣ 混合架构必调:--pool-affinity auto
    默认 all 按 Windows 的核枚举顺序取核 —— 我实测探出来是交错的:

    所以 --pool-affinity auto + 15 workers 拿到的是前 15 个位置 = 5 P 核 + 10 E 核而 默认auto(P 核优先)拿到 7 P + 8 E。

    配置 实际核分布 速度
    --pool-affinity all + 23 workers 7 P + 16 E 125.6
    --pool-affinity all + 15 workers 5 P + 10 E 135.5
    --pool-affinityauto + 15 7 P + 8 E 144.1 ✅
    第二行:丢了 2 个 P 核还快了 7.9% —— 证明 E 核的屏障拖累 > P 核算力损失。

    原生负优化的参数:
    参数 结果
    --pcie-frac 0.75 111.3, 比默认 0.55 低 20% ❌
    --spec 6 132.8, 比 4 低 2% ❌
    --spec-min-p 0.3/0.7 131.6 / 129.4,默认 0.5 最优 ❌
    --suffix-draft 8、--prefill auto:16384 都在 ±2% 噪声内 ❌
    后两项我第一次单次测量时显示 +6.8% / +10.3%,做 4 次交错测量后发现是纯噪声(基线自己就 ±6% 波动)。单次测量的"提升"基本都是假的。

    性能实测
    用 token-speed-tester 打真实服务(--max-tokens 1024 -r 3,提示词"写一篇关于 AI 的短文"),原始报告:
    image.jpeg

    配置文件
    文件位置:D:\Strata-main\variants\iq3_s-workers15-auto.json
    json
    {
    "exe": "D:\Strata-main\engine\strata.exe",
    "args": [
    "--pack",
    "D:\Strata-data\packs\iq3_s",
    "--native",
    "D:\Strata-Models\Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-00001-of-00002.gguf",
    "--ple-gguf",
    "D:\Strata-Models\Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-00002-of-00002.gguf",
    "--expert-profile",
    "D:\Strata-main\data\expert-profile.bin",
    "--expert-cache",
    "auto",
    "--prefill",
    "auto",
    "--spec",
    "4",
    "--spec-min-p",
    "0.5",
    "--mtp",
    "D:\Strata-data\mtp\rt",
    "--max-context",
    "262144",
    "--kv",
    "int8",
    "--kv-resident",
    "32768",
    "--vision",
    "--vram-reserve-mib",
    "3000",
    "--control-vector-scaled",
    "D:\Strata-main\data\experimental-speed-projection\Qwen3.8-Flash-Next-experimental-speed-projection.gguf:1.0",
    "--control-vector-layer-range",
    "4",
    "44",
    "--cvec-mode",
    "project",
    "--cvec-dir",
    "per-layer",
    "--pool-workers",
    "15",
    "--pool-affinity",
    "auto"
    ],
    "cwd": "D:\Strata-main",
    "tokenizer": "D:\Strata-data\packs\iq3_s\tokenizer",
    "model_name": "qwen3.8-flash-next-iq3_s",
    "log": "D:\Strata-main\strata-iq3_s.log",
    "lib_dirs": [
    "D:\Strata-main\.venv\Lib\site-packages\nvidia\cu13\bin\x86_64"
    ],

    "port": 8001,
    "host": "0.0.0.0",
    "gpu": 0,
    "gpus_asked": true,
    "vision": {
    "exe": "D:\Strata-main\engine\strata-vision.exe",
    "mmproj": "D:\Strata-Models\mmproj-Qwen3.8-Flash-Next-BF16.gguf",
    "model": "D:\Strata-Models\Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-00001-of-00002.gguf",
    "gpu": true,
    "max_tokens": 1024
    }
    }


  • NInfer-4090 V3:单路218.7/多路348.5 tok/s
    NY ZhaoN NY Zhao
    LLM讨论区 ninfer rtx4090 qwen-27b

    @_折騰_ 修正下,按照大佬的配置部署好了,我的4090 48G,水冷的卡,2周前看 @terry 版主的youtube推荐,立刻就在京东找了个商家买了,用起来很爽,感谢两位大佬。

    汇报下,目前按照 https://github.com/zheteng-v/ninfer-4090 的方法,部署成功了,我自己用token-speed-tester,只跑了一轮的测试,峰值150t/s左右,平均125t/s,用dsh,能保持在120t/s左右,不知道哪里设置不对,不过已经用起来很爽了,感谢两位大佬

    贴一下我的启动参数,我要的是256k上下文:
    cd ~/ninfer-4090

    终止所有使用显卡的残留进程(ninfer、python 等)

    fuser -v /dev/nvidia* -k 2>/dev/null

    确保旧的 ninfer 进程完全退出

    pkill -9 -f "ninfer-serve"

    ./build/apps/ninfer-serve
    ~/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-DFlash2-ninfer-v3.ninfer
    --host 0.0.0.0
    --port 30000
    --max-context 262144
    --host-kv-mib 40960
    --host-state-slots 4
    --max-concurrency 1
    --max-pending-requests 10
    --prefill-chunk 2048
    --kv-dtype fp8
    --spec dflash2
    --draft-tokens 7

    刚开始接触本地部署,这次买的配置是4090 48g,128g内存,u7,pcie 5的双槽,计划留一个给未来加一张卡,主要是跑minimax H3,然后发现本地部署qwen 3.8 27b,也很爽。

    目前除了在论坛学习,主要是跟着gemini弄,初来乍到,多向各位大佬请教,祝论坛越来越好!

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