@Oluwaphilemon1: 在12GB RTX 5070上运行的Qwen3.8-Flash-Next速度只有15 tok/s，显然这不够好。所以与其买更大的G…

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摘要

一位用户构建了一个名为Strata的开源推理引擎，用于优化Qwen3.8-Flash-Next在普通硬件上的运行，将速度从最初的15 tok/s提升到了最高65.1 tok/s。

在12GB RTX 5070上运行的Qwen3.8-Flash-Next速度仅为15 tok/s，显然这并不理想。 因此，他没有购买更大的GPU，而是构建了一个推理引擎。 这就是Strata的由来。 在同一台机器上： llama.cpp: 约15 tok/s Strata: 最高65.1 tok/s 而且硬件并非某种巨型AI工作站。 它是： RTX 5070 12GB 64GB DDR5-5600 Ryzen 5 7600 Windows 有趣的是，Strata并非试图成为一个通用的推理引擎。 它是专门为Qwen3.8-Flash-Next构建的，针对的是模型需要在相对较小的GPU与系统内存配合下工作的那种设置。 在128K上下文长度下，报告的数据如下： Q2_0 65.1 tok/s 解码 543 tok/s 提示处理 IQ2_XS 52.0 tok/s 解码 472 tok/s 提示处理 IQ3_XXS 44.8 tok/s 解码 414 tok/s 提示处理 这与原始的约15 tok/s结果相比，差异相当显著。 而这正是我为什么觉得本地AI推理如此有趣。 人们经常比较模型，仿佛模型本身决定了体验。 并非如此。 底层的技术栈很重要。 模型架构。 量化。 KV缓存。 GPU内存。 系统内存。 CPU/GPU传输。 CUDA内核。 推测解码。 最终，是推理引擎将所有这些整合在一起。 一个在某个运行时中感觉极其缓慢的模型，在有人花费时间优化实际工作负载后，可能变得出奇地可用。 在这个案例中，Strata是围绕Qwen3.8-Flash-Next、CUDA、系统内存卸载和RCO-GSQ量化构建设计的。 最棒的是什么？ 它是开源的。 这就是我喜欢看到的本地AI项目。 某人遇到了性能瓶颈，决定运行时是问题所在，为自己的硬件构建了更好的解决方案，然后将结果回馈给所有人。 你不一定总需要更大的GPU。 有时你需要的是更好的引擎。
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缓存时间: 2026/09/26 19:04

在12GB显存的RTX 5070上运行Qwen3.8-Flash-Next仅能获得约15 token/秒的速度，这显然无法接受。

于是他没有选择购买更强大的GPU，而是自行构建了一个推理引擎。

这便是Strata的由来。

在同一台机器上：

  • llama.cpp：约15 token/秒
  • Strata：最高可达65.1 token/秒

而硬件配置并非庞大的AI工作站，仅为：

  • RTX 5070 12GB
  • 64GB DDR5-5600内存
  • Ryzen 5 7600处理器
  • Windows系统

有趣的是，Strata并非试图成为通用推理引擎。它专为Qwen3.8-Flash-Next及类似配置而设计——在此类配置中，模型需在相对较小的GPU与系统内存协同工作。

在128K上下文长度下，实测数据如下： Q2_0量化

  • 解码速度：65.1 token/秒
  • 提示处理速度：543 token/秒

IQ2_XS量化

  • 解码速度：52.0 token/秒
  • 提示处理速度：472 token/秒

IQ3_XXS量化

  • 解码速度：44.8 token/秒
  • 提示处理速度：414 token/秒

这相比最初约15 token/秒的结果实现了巨大飞跃。

这也正是我认为本地AI推理如此迷人的原因。

人们常将模型体验完全归结于模型本身，实则不然。 底层技术栈同样关键：

  • 模型架构
  • 量化方案
  • KV缓存机制
  • GPU显存管理
  • 系统内存调用
  • CPU/GPU数据传输
  • CUDA核心优化
  • 推测解码技术
  • 最终将这一切整合的推理引擎

在某个运行环境中表现迟缓的模型，经过针对性优化后，可能焕发出惊人的可用性。

本次案例中，Strata正是围绕Qwen3.8-Flash-Next、CUDA、系统内存卸载及RCO-GSQ量化方案而设计。

更妙的是—— 它完全开源。

这正是我所推崇的本地AI项目典范： 开发者遭遇性能瓶颈后，认定运行时环境才是症结，于是针对特定硬件构建优化方案，最终将成果回馈社区。

有时候你并不需要更强的显卡， 而是一款更出色的引擎。

FHILY👑 (@Oluwaphilemon1)： Qwen3.8 Flash在双路RTX 3090配置下开始展现惊人潜力。

经过测试不同量化等级，3.5bpw在模型质量与推理速度间取得了绝佳平衡。

配置清单：

  • Qwen3.8 Flash模型
  • 2× RTX 3090显卡
  • 3.5bpw量化
  • ExLlamaV3后端

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**Qwen 3.8 Flash Next-GSQ-RCO-IQ2_XS：仅凭一张 RTX 3060 12GB + 16GB DDR4 内存即可达到约 21 tok/s（未做 gate pruning，100% 位精确）**

Reddit r/LocalLLaMA

一位开发者展示了一个为 llama.cpp 定制的 `--moe-direct-io` 功能，在仅配备 12GB 显存的 RTX 3060 和 16GB 内存的环境下运行 125B MoE 模型 Qwen3.5-Flash Next（IQ2_XS 量化，68GB），实现了 10–15 倍的加速（20–24 tok/s），且输出结果与官方版本逐位一致（bit-exact）。

在 2 张 RTX 5090 上运行 Qwen3.8-Flash-Next，解码速度达 504 tok/s：QEngine 1.3.1 的解码速度约为我试过的第二快引擎的 1.5–1.9 倍（数据、注意事项，以及仍然棘手的问题）

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