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Strata 跑 NVFP4 量化模型实测性能

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先了解这件事

AI 综述

用户 sentinelK 在 V2EX 分享:用 Strata 0.1.44.1 在 RTX Pro 5000 48GB 显存加 64GB 内存的机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next NVFP4 量化模型,实测 decode 130t/s、prefill 2600t/s。 该配置下,sentinelK 称瓶颈来自专家变大,显存只能容纳 13500 个专家,专家命中率从 99.7% 降至约 97.x%~99%;同时因内存紧张,Conversation cache 只能维持在 8GB、4slot。 以上为 sentinelK 公布的配置与实测数据,仅对应 64GB 内存加 RTX Pro 5000 48GB 这一硬件组合。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月14日
  1. V2EX
    Strata 0.1.44.1 跑 Qwen3.8-Flash-Next NVFP4:RTX Pro 5000 48GB + 64GB RAM 实测 decode 130t/s、prefill 2600t/s

    Strata 0.1.44.1 在 RTX Pro 5000 48GB + 64GB RAM 上跑 Qwen3.8-Flash-Next NVFP4 量化模型,实测 decode 130t/s、prefill 2600t/s。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。