【实测】3070Ti 8G 显存跑 Qwen3.6-35B-A3B，并在另一台 Linux 上用 Hermes 调用（含踩坑全过程）
最近看到论坛里有人用 4060 8G 跑起了 Qwen3.6-35B-A3B 这个 MoE 模型，速度还挺能打，我手里正好有张 3070Ti（也是 8G 显存），就想着照葫芦画瓢搞一套——而且我的需求稍微复杂点：模型跑在我的 Windows 台式机上，但我想在另一台 Linux 机器上用 Hermes Agent 来调用它，两台在同一个局域网里。
折腾了一个晚上，端到端跑通了。中间踩了一个挺反直觉的坑，速度一度只有 6 t/s，差点以为这卡不行，最后定位到是个参数问题，救回到了 33~38 t/s。把全过程记一下，给同样 8G 卡入门的朋友省点时间。
先放结论：8G 显存完全能跑这个 35B 的 MoE 模型，3070Ti 短上下文生成稳定 33~38 t/s，和那位用 4060 的老哥水平一致。
我的配置
- 模型机：Windows 台式机，RTX 3070Ti（8G），32G 内存
- 客户机：另一台 Linux，同一局域网
- 模型：Qwen3.6-35B-A3B-APEX-MTP-I-Mini.gguf（约 13G）
- 推理框架：llama.cpp（Windows CUDA 预编译包）
- Agent：Hermes（装在 Linux 那台）
原理我也是现学的：这模型虽然标着 35B，但它是 MoE 架构，每个 token 只激活约 3B 参数。llama.cpp 可以把大部分用不上的"专家层"卸载到内存里，显存只留必要的部分，再开 MTP（多 token 预测）投机解码提速——这样 8G 小卡就能跑起来了。
第一步：装 llama.cpp
去官方 release 页面下载：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases
我是 N 卡，所以下 CUDA 版本。这里有个点要注意——CUDA 版本要下两个文件：一个主程序包，一个 cudart 运行库包。我 nvidia-smi 显示 CUDA 13.1，就下了 CUDA 13.1 那组（如果你的显示是 12 点几，就下 CUDA 12.4 那组，兼容性更广）。
第一个坑（轻微）：这俩 zip 必须解压到同一个文件夹，让里面的 cudart64_*.dll 和 llama-server.exe 待在一起，不然启动报缺 DLL。我一开始差点分开放了。
解压完先验证一下：
.\llama-server.exe --version
.\llama-server.exe --list-devices
--list-devices 能看到我的 3070Ti，说明 CUDA 链路通了，放心继续。
第二步：下模型
HuggingFace 仓库：mudler/Qwen3.6-35B-A3B-APEX-MTP-GGUF，进「Files and versions」标签。
里面一堆量化档，我对着 8G 显存选了 I-Mini（约 13G）。这里我手抖了一下，第一次下成了 I-Nano（更小、更省但质量略低），发现下错赶紧重下了 I-Mini。提醒大家认准文件名里是 Mini 不是 Nano/Compact/Balanced。
放到 C:\models\，下完用 dir 核对一下文件名和大小，别下到半截。
第三步：写 preset.ini
在 C:\models\ 建个 preset.ini。Windows 隐藏后缀，我直接用 PowerShell 生成，免得存成 .txt：
version = 1
[*]
parallel = 1
n-gpu-layers = 999
ctx-size = 65536
predict = 4096
flash-attn = on
cache-type-k = q8_0
cache-type-v = q8_0
threads = 8
threads-batch = 16
[qwen36-apex-mtp-mini]
model = C:\models\Qwen3.6-35B-A3B-APEX-MTP-I-Mini.gguf
load-on-startup = true
n-cpu-moe = 30
spec-type = draft-mtp
spec-draft-n-max = 3
cache-type-k-draft = q8_0
cache-type-v-draft = q8_0
（注意：这是我最初抄的参数，n-cpu-moe = 30——这个值后面就是我踩坑的元凶，往下看。）
第四步：起服务，本机自测
我先用 127.0.0.1 起，确认模型本身能跑，再考虑开局域网：
.\llama-server.exe --models-preset C:\models\preset.ini --host 127.0.0.1 --port 8888
等了几十秒加载完，日志出现 listening，浏览器开 http://127.0.0.1:8888 能聊天了。当时挺高兴，以为大功告成。
第五步：测速，傻眼了——只有 6 t/s
我顺手测了下速度，看 server 日志：
tg = 6.55 t/s
tg = 6.40 t/s
tg = 6.00 t/s
6 t/s？！ 那位 4060 老哥都能跑 35~38，我 3070Ti 带宽比他高，怎么反而只有他六分之一？当时第一反应是"GPU 没用上、全在 CPU 上跑"。
跑了个 nvidia-smi 一看，结果跟我想的完全相反：
Memory-Usage: 7920MiB / 8192MiB
GPU-Util: 92%
GPU 不但在用，还满载 92%，显存也几乎占满了——7920/8192，只剩 200 多 MB。
这下我懂了：不是 GPU 没干活，是显存爆了。太多专家层挤进了 8G 显存，把它撑到接近满，于是系统疯狂在显存和内存之间倒腾数据，速度直接崩。
那位 4060 老哥的帖子里其实早就警告过这个：n-cpu-moe 调太低，让太多专家进 GPU，显存反而拉满、速度反而掉。我用的 n-cpu-moe = 30 对我这台就是太低了——因为我桌面上还开着一堆 Edge、Chrome、WPS，它们本身就偷占了显存，留给模型的空间更少，所以同样的参数我比他更容易爆。
第六步：调参，救回 38 t/s
解法很简单：把 n-cpu-moe 调大，把更多专家赶到内存里去（我有 32G 内存，扛得住）。
把 n-cpu-moe = 30 改成 38，重启服务，再测：
tg = 38.69 t/s
tg = 35.69 t/s
tg = 33.00 t/s
回来了！ 33~38 t/s，跟 4060 老哥一个水平。再看显存：
Memory-Usage: 5547MiB / 8192MiB
从 7920 降到 5547，腾出 2.6G 余量，不再爆显存，速度自然就上来了。
这是整个过程最值得记的一条经验：
8G 卡上不是"塞进 GPU 的越多越快"。显存一旦逼近爆满，速度反而断崖式下跌。甜点是显存占到 6~7G、留 1G 以上余量。
- 显存爆/慢 → 调大
n-cpu-moe（更多专家去内存，省显存）- 显存还很空 → 调小
n-cpu-moe（多留专家在显存，更快）另外测速前把浏览器、WPS 那些吃显存的程序关掉，能多还给模型几百 MB~1G，可以把
n-cpu-moe调得更激进。
我这台桌面占用大，所以甜点比那位老哥的 30 高，落在 38 左右。每台机器不一样，大家按 nvidia-smi 自己微调。
第七步：对局域网开放
模型端搞定，接下来要让 Linux 那台连过来。
先把服务从 127.0.0.1 改成 0.0.0.0 重启（这俩的区别是：127.0.0.1 只有本机能连，0.0.0.0 才对局域网开放）：
.\llama-server.exe --models-preset C:\models\preset.ini --host 0.0.0.0 --port 8888
然后 ipconfig 查台式机的局域网 IP（我的是 192.168.1.10）。这里插一句：ipconfig 里可能有好几个 IP，那个 198.18.x.x 是代理软件的虚拟网卡、172.x.x.x 是 WSL 的，都不是真实局域网 IP，别选错。认准「以太网/WLAN」那个 192.168.x.x。
最关键的一步——放行防火墙，这是跨机器连不上最常见的坑。管理员开 PowerShell：
New-NetFirewallRule -DisplayName "llama-server 8888" -Direction Inbound -Protocol TCP -LocalPort 8888 -Action Allow
顺便确认台式机的网络是「专用网络」不是「公用网络」，公用网络防火墙会更严。
第八步：Linux 上验证 + 装 Hermes
我没急着装 Hermes，先在 Linux 上 curl 戳一下，确认网络真通了（把网络问题和软件问题分开）：
curl http://192.168.1.10:8888/v1/models
返回了一段 JSON，里面有模型名——通了！这一步过了，后面就是纯软件配置，不会再有网络玄学。
然后装 Hermes（Linux 上前置只要 Git，其余自动装，具体命令照官方 README 走），配模型：
hermes model
选自定义模型，填：
- Base URL：
http://192.168.1.10:8888/v1—— 注意填台式机的真实 IP，千万别填 127.0.0.1，在 Linux 上那指的是 Linux 自己，连不到台式机。 - API Key：
local（占位符，不能留空）
它自动拉出模型列表，选中，终端发句话——能正常回话了，端到端打通！ 
一个小插曲：中途 Linux 突然连不上
中间我为了反复调 n-cpu-moe 测速，重启服务时图省事用了 127.0.0.1，结果 Linux 那台就连不上了。排查了一下发现就是这个原因——改回 0.0.0.0 就好了。所以大家记住：本机自测用 127.0.0.1，给别的机器用必须 0.0.0.0，重启别记错地址。
关于 Agent 速度的一点提醒
接进 Hermes 跑起来之后，会明显感觉比浏览器里慢，而且每轮回答开头要先等几秒。一开始我以为又出问题了，后来明白这是正常的：
Agent 每轮会把系统提示 + 工具定义 + 历史一起发过来，动辄上万 token。真正的瓶颈是处理这一大段输入（prompt processing），不是吐字速度。 8G 卡处理长输入本身就慢。这个目前我还在优化，思路是精简工具、控制上下文长度、必要时把 ctx-size 从 65536 降到 32768，等我调出更好的结果再来更新。
总结
整套下来其实不难，唯一的大坑就是 n-cpu-moe 那个反直觉的显存问题。给同样 8G 卡的朋友划重点：
- CUDA 包下两个（主程序 + cudart），解压到同一目录。
- 模型选 I-Mini（8G 显存合适）。
- 速度慢先看
nvidia-smi，显存爆了就调大n-cpu-moe，别一上来怀疑 GPU 没用上。 - 甜点 = 显存占 6~7G、留 1G 余量；测速前关掉吃显存的后台程序。
- 跨机器：服务用
0.0.0.0、放行防火墙、Linux 先curl验证再装 Hermes。 - Base URL 填模型机真实 IP，不是 127.0.0.1。
3070Ti 8G 跑 35B MoE，33~38 t/s，香。有问题欢迎楼下交流~