@sudoingX: 保存这条。它回答了一个每个24GB GPU用户都会问但几乎没人答对的问题：我实际能运行多大的上下文？

收藏这篇吧。它回答了每个24GB显存显卡用户都在问、但几乎没人答对的问题：我到底能跑多大的上下文？

下面是Qwen 3.6 27B在单张24GB显卡上的完整地图。每档我都实测过了，你不用再靠猜。

4K窗口占用16.6GB，比模型本身多不了多少。你的显卡大部分都被闲置了。128K是最佳甜点，也是你需要记住的数字。它占用18.7GB，给你留下干净的6GB余量——正是一套真正的智能体会话处理工具调用和临时空间所需的容量。这就是你应该待的位置。

262K也能塞下，占用21.3GB。用于单一大文档，一次性处理，不带智能体。虽然很紧，但能撑住。376K就是边界了——23.6GB，距崩溃边缘仅半GB。它能加载、能运行，但你活在断裂线上，一个大提示词就可能崩溃。384K这张卡直接说“不”——显存不足。这就是该档位的天花板，没商量。

下面这部分值得收藏。这些数字在3090、4090和5090上完全一致，误差在35MB以内。显存占用是模型的属性，不是显卡的属性。所以一台900美元的二手3090和新旗舰拥有完全相同的上下文天花板。多花钱并不能买到更多空间——你已经拥有全部了。

把它钉在你的llama.cpp配置旁边，别再猜上下文标志了。

那么，下一个问题给在座各位：接下来我该往上爬哪一档？是大多数人在用的16GB显卡，还是那些跑着怪兽的128GB大箱子？投个票吧。

128K甜点位的精确命令，复制粘贴就能跑：

llama-server -m qwen3.6-27b-q4_k_m.gguf -ngl 99 -c 131072 -fa on --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 -n 32768

那个 -n 32768 比人们想象的重要得多——它能防止长智能体写入在文件中间被截断。Flash Attention 加上 q4 KV 缓存，就是让128K在24GB上全速运行的秘诀。跑起来，然后告诉我你的 tok/s。