人工智能大模型本地部署推理引擎模型推理服务模型量化【免费下载链接】StrataQwen3.8-Flash-Next on any consumer hardware: one-click install for Windows / Linux. Strata inference engine, OpenAI/Anthropic API on localhost, optional image input.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/strata11/Strata点击查看免费下载本文基于 Strata 仓库中归档的一份社区基准报告2026-09-30 由贡献者 hagope 在单机 RTX 5090 上完成完整覆盖其硬件与软件环境、模型与工件来源校验、引擎配置参数、可复现的分步流程、三档上下文长度的速度结果以及秒级采样得到的内存/显存遥测。读完本文你可以掌握如何在 CUDA 容器内用一条setup.sh命令搭建 IQ2_XS 推理环境、如何构造“新鲜提示”fresh-prompt基准脚本并校验 token 计数、如何正确解读 TTFT/prefill/decode 各项指标以及如何为一次推理基准补上内存遥测与针needle召回验证。一、测试背景与核心结论该基准的目标是回答一个问题在消费级单卡上Strata 0.1.29 引擎运行原版 Flash-Next IQ2_XS 量化模型、131,072 token 上下文上限时长提示下的实际吞吐如何。报告原文见 bench/results/2026-09-30-community-rtx-5090/README.md。核心结论贪心解码、256 token 输出上限的合成代码解释请求每档长度跑 3 次取中位数解码吞吐4,096 token 提示下179.4 tok/s32,768 下175.7 tok/s128,000 下165.0 tok/s——提示长度增加 31 倍解码速度仅下降约 8%全部 9 个速度请求零复用 tokenreused 0即每轮都完整处理整个提示解码阶段 GPU 专家缓存命中率为 97.8%–99.7%内建针测试needle test6/6 全部命中覆盖 32K 与 128K 两个长度、10%/50%/90% 三个深度。报告同时明确声明边界这是一台机器、一种量化、一种配置下的小规模合成负载不构成通用质量或其他工作负载的性能结论。二、硬件与软件环境复现或对比结果前必须先固定环境基线。本次测试机的完整画像如下项目配置GPUNVIDIA GeForce RTX 5090报告显存 32,607 MiB575 W 功耗墙PCIe Gen 5 x16启动传输探测引擎启动时的 H2D 传输探测报告 50.0 GB/sGPU 时钟未锁定CPUIntel Core Ultra 9 285K24 逻辑核引擎选择 AVX223 个专家池 worker 加 1 个宿主线程内存/存储64 GB 内存Linux 报告 62.19 GiB 可用WDC WDS200T2B0C NVMe8 GiB swap系统Ubuntu 24.04.4 LTS内核 6.8.0-142-genericNVIDIA 驱动 595.84构建源码 commitd6708a4aae15b4860000d54c8af9e84d684bce09引擎 0.1.29本地编译 CUDA 架构 120含 GPU 视觉辅助进程见 BUILD.json工具链CUDA 13.0.2 容器、NVCC 13.0.88、GCC 13.3.0、Python 3.12.3Python 依赖清单见 python-packages.txt容器基底镜像以摘要钉死nvidia/cudasha256:5dc1bca23d05bd37b011be68ec470c03b403a5da07ec3a86e41af9470e9d0cc6对应的最小 Dockerfile 只做了三件事——安装构建依赖build-essential/cmake/ninja/git/python3 等、设置HOME/workspace/home与PYTHONUNBUFFERED1、把WORKDIR设为/workspace/StrataFROM nvidia/cudasha256:5dc1bca23d05bd37b011be68ec470c03b403a5da07ec3a86e41af9470e9d0cc6 RUN apt-get update DEBIAN_FRONTENDnoninteractive apt-get install -y --no-install-recommends build-essential cmake ninja-build git ca-certificates curl python3 python3-venv python3-dev pkg-config rm -rf /var/lib/apt/lists/* ENV HOME/workspace/home PYTHONUNBUFFERED1 WORKDIR /workspace/Strata一个值得注意的环境约束常规推理服务、GPU TTS 与 GPU embedding 服务在测试期间被暂停但其他 CPU 服务仍在运行——这不是完全隔离的操作系统且下载与文件校验阶段已预热了文件系统页缓存速度测试中不再计入加载时间。三、模型与工件来源校验provenance这份报告的可信度很大程度来自其对每一个输入工件的哈希校验这也是可复现基准应当遵循的做法。模型文件来自ISTA-DASLab/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUFrevisioned59f92082b1e93c0e96d60a8b11aab089b52f09共 3 个 GGUFIQ2_XS/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ2_XS-00001-of-00002.gguf约 39.2 GBIQ2_XS/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ2_XS-00002-of-00002.gguf约 28.8 GBPLE 分片mmproj-Qwen3.8-Flash-Next-BF16.gguf约 0.9 GB视觉投影三个文件的本地 SHA-256 均与 revision 公布的 LFS 哈希一致完整记录文件名、字节数、revision、已验证哈希见 model-provenance.json。MTP 专家由安装器从Qwen/Qwen3.8-Flash-Next按张量区间下载安装器对这类下载使用main验证时 API 报告的 revision 为de4b8e4d43b917e7706784d8bb445c9af86a3540。每个 BF16 张量的分片来源、shape、字节范围与输出哈希保留在 mtp-manifest.json 中报告明确说明完整上游 BF16 分片并未下载、也未独立校验哈希——这是一个诚实的边界声明。本地生成工件安装器准备了原生 IQ2_XS pack 与 Q2_0 MTP 专家。artifact-hashes.json 逐一列出了引擎可执行文件engine/strata43,158,256 字节、engine/strata-vision、默认专家档案data/expert-profile.bin、pack 元数据/稠密权重/词表文件与 MTP 运行文件mtp/rt/dense.bin、experts.bin等的字节数与 SHA-256使整条“源码 → 构建 → 数据准备”链路可审计。四、引擎配置详解完整的运行时配置快照保存在 strata-iq2_xs.json其引擎参数与实测效果对应关系如下参数取值实测效果--packStrata-data/packs/iq2_xs量化专家 pack含 tokenizer 目录--native/--ple-gguf上述 00001 / 00002 GGUF稠密参数与 PLE 分片分别加载--expert-profiledata/expert-profile.bin出厂专家档案未做本地校准即预填充缓存--expert-cache auto自动分配 17,463 槽位占 23.44 GiB 显存预填充后零驱逐no eviction--prefill auto自动选择 8,192 token 的 prefill 分块提示处理期间借用 3,421 个专家缓存槽位--spec 4/--spec-min-p 0.5MTP 投机每步最多投机 4 个 token草稿置信度门槛 0.5内建后缀草稿suffix drafting保持开启--mtpStrata-data/mtp/rtQ2_0 量化 MTP 专家运行目录--max-context131,072上下文上限--kv int8INT8 KVKV cache 使用 8-bit 量化--kv-resident32,768每个注意力层 32,768 个 KV 单元常驻 GPU--vision/--vram-reserve-mib 700GPU 视觉strata-vision辅助进程1,024 图像 token预留 700 MiB 显存辅助进程完成预热但基准请求不含图像此外低显存模式low-RAM关闭实验性速度投影experimental speed projection关闭未使用自定义控制向量或校准推理reasoning关闭温度 0每个速度运行最多生成 256 token。从配置结构可以看出 Strata 的几个关键资源旋钮--expert-cache决定专家权重的 GPU 驻留规模本例中 23.44 GiB 是 128K 场景下仍能零驱逐的前提--kv-resident控制每层 KV 驻留单元数--spec控制投机解码深度。三者共同决定了“显存预算如何切分”这也是阅读任何 Strata 基准时首先要核对的三行。五、复现步骤官方给出的复现路径共四步全部基于仓库自带脚本无额外依赖。1. 准备容器与工作区。使用归档中的 Dockerfile、钉死的源码 commit 和一个空数据目录把工作目录挂载为/workspaceStrata 检出放在/workspace/Strata容器需具备 GPU 访问、host IPC 与无限制 memlock。2. 容器内运行安装器bash ./setup.sh --family qwen --model IQ2_XS --context 131072 --kv int8 \ --vision gpu --experimental-speed-projection off --gpu 0 --low-ram off \ --build --yes --no-start --port 18080 --data-dir /workspace/Strata-data其中--build触发本地编译对应BUILD.json中的架构 120--no-start表示只做准备、不启动服务后续手动拉起以便在同一已加载引擎上顺序跑完全部请求。3. 用 host 网络在容器内以回环地址启动服务器/workspace/Strata/.venv/bin/python serve/server.py --engine strata \ --config strata-iq2_xs.json --host 127.0.0.1 --port 18080服务器入口为 serve/server.py--config指向上节所述配置快照。4. 运行基准与针测试/workspace/Strata/.venv/bin/python /workspace/benchmark.py /workspace/Strata/.venv/bin/python tools/needle_bench.py \ --url http://127.0.0.1:18080 --lengths 32k,128k --depths 10,50,90 \ --out /workspace/results/needles.json速度脚本 benchmark.py 值得细读它示范了“防止前缀缓存污染”的完整工程手法请求体固定为temperature: 0、reasoning_effort: none、max_tokens: 256、stream: true且stream_options.include_usage: true见脚本 bench/results/2026-09-30-community-rtx-5090/benchmark.py提示由确定性生成的 12,000 个合成 Python 函数填充def task_00000...形式并在开头插入每轮唯一的 nonceseries-{target}-trial-{run}。nonce 位于填充文本之前保证相邻请求的前缀不匹配从而杜绝前缀复用——这也是结果表中 Reused 全为 0 的方法学原因见 benchmark.py通过仓库自带的 strata_tokenizer 与 serve/frontend.py 中的ChatTemplate/openai_to_messages在客户端渲染完整聊天模板并二分搜索填充长度把提示精确凑到目标 token 数容差 20 以内随后再与服务端/metrics返回的prompt_tokens交叉校验不一致直接报错见 benchmark.py指标计算口径prompt tok/s 新读 token 数 ÷prompt_msdecode tok/s engine_generated÷decode_ms均取自引擎自身计时而非客户端墙钟见 benchmark.py客户端 TTFT 从 HTTP 请求发出前一刻计时到收到第一个非空文本 delta 为止忽略空角色块与 keep-alivereasoning 关闭时该 delta 即答案文本总时延计到流结束两段计时都包含回环上的 HTTP 与前端分词开销。执行细节先有一个短的 warm-up 请求不计入统计随后三档长度按升序、同引擎串行执行每档 3 次。请求体哈希保存在 results.json聚合结果见 summary.json。六、速度结果下表每格为 3 次运行的中位数 [最小–最大]每个请求均生成满 256 token 并触达输出上限无失败或取消提示 token 数复用Prompt tok/sDecode tok/sTTFT秒总时延秒4,09604,269.8 [3,510.2–4,273.3]179.4 [161.3–184.8]0.974 [0.973–1.183]2.392 [2.351–2.761]32,76805,543.2 [5,527.1–5,549.6]175.7 [166.1–181.8]5.950 [5.942–5.968]7.390 [7.348–7.498]128,00005,778.7 [5,767.0–5,791.9]165.0 [154.8–169.3]22.262 [22.212–22.308]23.850 [23.765–23.856]几点解读Prefill 吞吐随长度上升从 4K 的约 4.3K tok/s 升至 128K 的约 5.8K tok/s符合大批量 GEMM 对长提示的利用率提升4K 档最小值3,510.2明显低于另外两次报告选择保留在区间内而非剔除区间即如实反映运行间波动。TTFT 与提示近似线性4K→0.97 s32K→5.95 s128K→22.26 s与 prefill 吞吐数字自洽128,000 ÷ 5,778.7 ≈ 22.2 s。Decode 对上下文长度不敏感128K 相对 4K 仅降约 8%这得益于 INT8 KV、--kv-resident 32768的每层驻留与近 100% 的专家缓存命中率——长上下文的主要代价体现在 TTFT 而非逐 token 速度上。逐次运行的完整原始记录含各请求文本与引擎计时保留在 results.json可按request_sha256与归档中的请求体哈希对账。七、内存与显存遥测monitor.py 从模型加载前开始、直到召回检查结束后停止以约 1 秒为周期采样读取/proc/meminfo的MemTotal/MemAvailable/SwapTotal/SwapFree并用nvidia-smi查询显存占用、利用率、功耗与温度逐行追加到 telemetry.jsonl共 250 个样本、255.9 秒见 monitor.py。观测峰值聚合于 memory-summary.jsonGPU 显存峰值 31,785 MiB31.04 GiB为整卡系统级占用32,607 MiB 的显存余量约 9%主机内存峰值 45.54 GiB按MemTotal - MemAvailable计算包含 Strata、其他服务与不可回收的系统内存不是单进程 RSSSwap 从 0.25 MiB 涨到 425.50 MiB速度测试期间也有增量。由于未测 swap I/O 速率报告明确不声称推理全程无换页全程无 OOM。两个采样口径上的提醒这是秒级采样的峰值样本之间的瞬时尖峰可能漏掉采样器与服务器自身遥测在推理期间同时运行本身会引入轻微开销。这些限定在解读“峰值余量”时应一并考虑。八、长上下文召回验证与适用边界召回测试直接复用仓库未改动的 tools/needle_bench.py参数--lengths 32k,128k --depths 10,50,906/6 全部命中回答与预期暗号如meadow-copper-504完全一致记录见 needles.json实际提示长度32k档为 30,804–30,805 token128k档为 126,318–126,320 token最后一个 128K 用例复用了 16,384 个提示 token其余五例为零复用因此召回时延不进入新鲜提示速度表脚本按字符位置而非 token 位置确定针深复现时解读深度百分比需注意这一点。报告原文列出的边界条件同样适用于引用这些数字的场景单机器、单量化、单配置、小规模合成负载长输出、采样解码、思考thinking、编码任务正确性、视觉输入、工具调用、多请求并发、持续热稳定性均未评估针测试度量的是这 6 条输入上的召回不是通用模型精度未在任何其他引擎或 GPU 上跑同负载基线跨硬件数字不构成受控对比128,000 token 的速度提示并未填满 131,072 的上下文窗口。九、相关文件索引文件内容README.md基准报告全文Dockerfile / BUILD.json容器基底与本地构建指纹strata-iq2_xs.json引擎完整启动参数快照benchmark.py新鲜提示串行速度脚本nonce、token 校验、计时口径results.json / summary.json逐次运行记录与中位数/极值聚合needles.json针召回结果model-provenance.json / mtp-manifest.json / artifact-hashes.json模型、MTP 张量与本地工件的哈希来源链monitor.py / telemetry.jsonl / memory-summary.json秒级内存/显存采样与聚合initial-status.json / final-status.json测试前后服务端状态快照这套“钉死 commit 与镜像摘要 全链路哈希清单 nonce 防前缀复用 客户端/引擎双口径计时 秒级遥测”的组合是 Strata 社区基准目录bench/results/中可借鉴度较高的一份复现模板若要评估其他 GPU、量化或上下文长度直接替换setup.sh的--model/--context/--kv参数并沿用同样的脚本与校验流程即可解读结果时应同步更新第二、七节中的硬件与内存基线。赞分享人工智能大模型本地部署推理引擎模型推理服务模型量化【免费下载链接】StrataQwen3.8-Flash-Next on any consumer hardware: one-click install for Windows / Linux. 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功耗墙PCIe Gen 5 x16启动传输探测引擎启动时的 H2D 传输探测报告 50.0 GB/sGPU 时钟未锁定CPUIntel Core Ultra 9 285K24 逻辑核引擎选择 AVX223 个专家池 worker 加 1 个宿主线程内存/存储64 GB 内存Linux 报告 62.19 GiB 可用WDC WDS200T2B0C NVMe8 GiB swap系统Ubuntu 24.04.4 LTS内核 6.8.0-142-genericNVIDIA 驱动 595.84构建源码 commitd6708a4aae15b4860000d54c8af9e84d684bce09引擎 0.1.29本地编译 CUDA 架构 120含 GPU 视觉辅助进程见 BUILD.json工具链CUDA 13.0.2 容器、NVCC 13.0.88、GCC 13.3.0、Python 3.12.3Python 依赖清单见 python-packages.txt容器基底镜像以摘要钉死nvidia/cudasha256:5dc1bca23d05bd37b011be68ec470c03b403a5da07ec3a86e41af9470e9d0cc6对应的最小 Dockerfile 只做了三件事——安装构建依赖build-essential/cmake/ninja/git/python3 等、设置HOME/workspace/home与PYTHONUNBUFFERED1、把WORKDIR设为/workspace/StrataFROM nvidia/cudasha256:5dc1bca23d05bd37b011be68ec470c03b403a5da07ec3a86e41af9470e9d0cc6 RUN apt-get update DEBIAN_FRONTENDnoninteractive apt-get install -y --no-install-recommends build-essential cmake ninja-build git ca-certificates curl python3 python3-venv python3-dev pkg-config rm -rf /var/lib/apt/lists/* ENV HOME/workspace/home 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MTP 运行文件mtp/rt/dense.bin、experts.bin等的字节数与 SHA-256使整条“源码 → 构建 → 数据准备”链路可审计。四、引擎配置详解完整的运行时配置快照保存在 strata-iq2_xs.json其引擎参数与实测效果对应关系如下参数取值实测效果--packStrata-data/packs/iq2_xs量化专家 pack含 tokenizer 目录--native/--ple-gguf上述 00001 / 00002 GGUF稠密参数与 PLE 分片分别加载--expert-profiledata/expert-profile.bin出厂专家档案未做本地校准即预填充缓存--expert-cache auto自动分配 17,463 槽位占 23.44 GiB 显存预填充后零驱逐no eviction--prefill auto自动选择 8,192 token 的 prefill 分块提示处理期间借用 3,421 个专家缓存槽位--spec 4/--spec-min-p 0.5MTP 投机每步最多投机 4 个 token草稿置信度门槛 0.5内建后缀草稿suffix drafting保持开启--mtpStrata-data/mtp/rtQ2_0 量化 MTP 专家运行目录--max-context131,072上下文上限--kv int8INT8 KVKV cache 使用 8-bit 量化--kv-resident32,768每个注意力层 32,768 个 KV 单元常驻 GPU--vision/--vram-reserve-mib 700GPU 视觉strata-vision辅助进程1,024 图像 token预留 700 MiB 显存辅助进程完成预热但基准请求不含图像此外低显存模式low-RAM关闭实验性速度投影experimental speed projection关闭未使用自定义控制向量或校准推理reasoning关闭温度 0每个速度运行最多生成 256 token。从配置结构可以看出 Strata 的几个关键资源旋钮--expert-cache决定专家权重的 GPU 驻留规模本例中 23.44 GiB 是 128K 场景下仍能零驱逐的前提--kv-resident控制每层 KV 驻留单元数--spec控制投机解码深度。三者共同决定了“显存预算如何切分”这也是阅读任何 Strata 基准时首先要核对的三行。五、复现步骤官方给出的复现路径共四步全部基于仓库自带脚本无额外依赖。1. 准备容器与工作区。使用归档中的 Dockerfile、钉死的源码 commit 和一个空数据目录把工作目录挂载为/workspaceStrata 检出放在/workspace/Strata容器需具备 GPU 访问、host IPC 与无限制 memlock。2. 容器内运行安装器bash ./setup.sh --family qwen --model IQ2_XS --context 131072 --kv int8 \ --vision gpu --experimental-speed-projection off --gpu 0 --low-ram off \ --build --yes --no-start --port 18080 --data-dir /workspace/Strata-data其中--build触发本地编译对应BUILD.json中的架构 120--no-start表示只做准备、不启动服务后续手动拉起以便在同一已加载引擎上顺序跑完全部请求。3. 用 host 网络在容器内以回环地址启动服务器/workspace/Strata/.venv/bin/python serve/server.py --engine strata \ --config strata-iq2_xs.json --host 127.0.0.1 --port 18080服务器入口为 serve/server.py--config指向上节所述配置快照。4. 运行基准与针测试/workspace/Strata/.venv/bin/python /workspace/benchmark.py /workspace/Strata/.venv/bin/python tools/needle_bench.py \ --url http://127.0.0.1:18080 --lengths 32k,128k --depths 10,50,90 \ --out /workspace/results/needles.json速度脚本 benchmark.py 值得细读它示范了“防止前缀缓存污染”的完整工程手法请求体固定为temperature: 0、reasoning_effort: none、max_tokens: 256、stream: true且stream_options.include_usage: true见脚本 bench/results/2026-09-30-community-rtx-5090/benchmark.py提示由确定性生成的 12,000 个合成 Python 函数填充def task_00000...形式并在开头插入每轮唯一的 nonceseries-{target}-trial-{run}。nonce 位于填充文本之前保证相邻请求的前缀不匹配从而杜绝前缀复用——这也是结果表中 Reused 全为 0 的方法学原因见 benchmark.py通过仓库自带的 strata_tokenizer 与 serve/frontend.py 中的ChatTemplate/openai_to_messages在客户端渲染完整聊天模板并二分搜索填充长度把提示精确凑到目标 token 数容差 20 以内随后再与服务端/metrics返回的prompt_tokens交叉校验不一致直接报错见 benchmark.py指标计算口径prompt tok/s 新读 token 数 ÷prompt_msdecode tok/s engine_generated÷decode_ms均取自引擎自身计时而非客户端墙钟见 benchmark.py客户端 TTFT 从 HTTP 请求发出前一刻计时到收到第一个非空文本 delta 为止忽略空角色块与 keep-alivereasoning 关闭时该 delta 即答案文本总时延计到流结束两段计时都包含回环上的 HTTP 与前端分词开销。执行细节先有一个短的 warm-up 请求不计入统计随后三档长度按升序、同引擎串行执行每档 3 次。请求体哈希保存在 results.json聚合结果见 summary.json。六、速度结果下表每格为 3 次运行的中位数 [最小–最大]每个请求均生成满 256 token 并触达输出上限无失败或取消提示 token 数复用Prompt tok/sDecode tok/sTTFT秒总时延秒4,09604,269.8 [3,510.2–4,273.3]179.4 [161.3–184.8]0.974 [0.973–1.183]2.392 [2.351–2.761]32,76805,543.2 [5,527.1–5,549.6]175.7 [166.1–181.8]5.950 [5.942–5.968]7.390 [7.348–7.498]128,00005,778.7 [5,767.0–5,791.9]165.0 [154.8–169.3]22.262 [22.212–22.308]23.850 [23.765–23.856]几点解读Prefill 吞吐随长度上升从 4K 的约 4.3K tok/s 升至 128K 的约 5.8K tok/s符合大批量 GEMM 对长提示的利用率提升4K 档最小值3,510.2明显低于另外两次报告选择保留在区间内而非剔除区间即如实反映运行间波动。TTFT 与提示近似线性4K→0.97 s32K→5.95 s128K→22.26 s与 prefill 吞吐数字自洽128,000 ÷ 5,778.7 ≈ 22.2 s。Decode 对上下文长度不敏感128K 相对 4K 仅降约 8%这得益于 INT8 KV、--kv-resident 32768的每层驻留与近 100% 的专家缓存命中率——长上下文的主要代价体现在 TTFT 而非逐 token 速度上。逐次运行的完整原始记录含各请求文本与引擎计时保留在 results.json可按request_sha256与归档中的请求体哈希对账。七、内存与显存遥测monitor.py 从模型加载前开始、直到召回检查结束后停止以约 1 秒为周期采样读取/proc/meminfo的MemTotal/MemAvailable/SwapTotal/SwapFree并用nvidia-smi查询显存占用、利用率、功耗与温度逐行追加到 telemetry.jsonl共 250 个样本、255.9 秒见 monitor.py。观测峰值聚合于 memory-summary.jsonGPU 显存峰值 31,785 MiB31.04 GiB为整卡系统级占用32,607 MiB 的显存余量约 9%主机内存峰值 45.54 GiB按MemTotal - MemAvailable计算包含 Strata、其他服务与不可回收的系统内存不是单进程 RSSSwap 从 0.25 MiB 涨到 425.50 MiB速度测试期间也有增量。由于未测 swap I/O 速率报告明确不声称推理全程无换页全程无 OOM。两个采样口径上的提醒这是秒级采样的峰值样本之间的瞬时尖峰可能漏掉采样器与服务器自身遥测在推理期间同时运行本身会引入轻微开销。这些限定在解读“峰值余量”时应一并考虑。八、长上下文召回验证与适用边界召回测试直接复用仓库未改动的 tools/needle_bench.py参数--lengths 32k,128k --depths 10,50,906/6 全部命中回答与预期暗号如meadow-copper-504完全一致记录见 needles.json实际提示长度32k档为 30,804–30,805 token128k档为 126,318–126,320 token最后一个 128K 用例复用了 16,384 个提示 token其余五例为零复用因此召回时延不进入新鲜提示速度表脚本按字符位置而非 token 位置确定针深复现时解读深度百分比需注意这一点。报告原文列出的边界条件同样适用于引用这些数字的场景单机器、单量化、单配置、小规模合成负载长输出、采样解码、思考thinking、编码任务正确性、视觉输入、工具调用、多请求并发、持续热稳定性均未评估针测试度量的是这 6 条输入上的召回不是通用模型精度未在任何其他引擎或 GPU 上跑同负载基线跨硬件数字不构成受控对比128,000 token 的速度提示并未填满 131,072 的上下文窗口。九、相关文件索引文件内容README.md基准报告全文Dockerfile / BUILD.json容器基底与本地构建指纹strata-iq2_xs.json引擎完整启动参数快照benchmark.py新鲜提示串行速度脚本nonce、token 校验、计时口径results.json / summary.json逐次运行记录与中位数/极值聚合needles.json针召回结果model-provenance.json / mtp-manifest.json / artifact-hashes.json模型、MTP 张量与本地工件的哈希来源链monitor.py / telemetry.jsonl / memory-summary.json秒级内存/显存采样与聚合initial-status.json / final-status.json测试前后服务端状态快照这套“钉死 commit 与镜像摘要 全链路哈希清单 nonce 防前缀复用 客户端/引擎双口径计时 秒级遥测”的组合是 Strata 社区基准目录bench/results/中可借鉴度较高的一份复现模板若要评估其他 GPU、量化或上下文长度直接替换setup.sh的--model/--context/--kv参数并沿用同样的脚本与校验流程即可解读结果时应同步更新第二、七节中的硬件与内存基线。赞分享人工智能大模型本地部署推理引擎模型推理服务模型量化【免费下载链接】StrataQwen3.8-Flash-Next on any consumer hardware: one-click install for Windows / Linux. Strata inference engine, OpenAI/Anthropic API on localhost, optional image input.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/strata11/Strata点击查看免费下载相关推荐Strata 引擎 0.1.26 长上下文性能实测RTX 5070 上 1K–128K 提示的 prefill/decode 速度全解析Strata 引擎 0.1.26 长上下文性能实测RTX 5070 上 1K–128K 提示的 prefill/decode 速度全解析 本文基于 Strat人工智能大模型本地部署推理引擎模型推理服务模型量化戴森球计划工厂蓝图终极指南从新手到工业巨头的星际工厂建造秘籍戴森球计划工厂蓝图终极指南从新手到工业巨头的星际工厂建造秘籍 你是否曾为戴森球计划中复杂的工厂布局而头疼是否在寻找能够快速提升生产效率的实用方案戴森球计划游戏开发Strata v0.1.26 双卡 RTX 3090 实测全记录EPYC Milan 平台上 1K–262K 上下文、模型量化与 K 切分基准Strata v0.1.26 双卡 RTX 3090 实测全记录EPYC Milan 平台上 1K–262K 上下文、模型量化与 K 切分基准 本文基于仓库内人工智能大模型本地部署推理引擎模型推理服务模型量化上一篇ROCm 安装排障实战Ubuntu 24.04 从一条报错到 GPU 跑通的完整指南下一篇如何用 DeepChem 快速搭建分子性质预测模型创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考