多花四张视图换来腋下多一只手、多花五张卡只换回 3.6 倍并发、多花 275MB 换回 2.9 倍
八组实测各自多花了一样东西——多四张卡、多 21GiB 内存、多四张输入视图、多一个 275MB 的权重——本期把多花的那一份和换回来的那一栏并排摆在读者面前，包括换回负数的那两组。
同一张 3090，有人在 32GB 内存的机器上量到 59 token/秒，另一个人在 64GB 内存的机器上报出 120。同一只哆啦 A 梦，输入从四张视图加到八张，两条胳膊下面各多长出一只手。同一台 8GB 显卡跑 125B 模型，逐字生成时显卡只吃 46 瓦，CPU 封装的 90 瓦才是大头。
过去二十四小时里的八组实测各自多花了一样东西：多四张卡、多 21GiB 内存、多四张输入视图、多一个 275MB 的权重、多一份训练时间。换回来的那一栏深浅不一，其中两组换回的是负数。
| 材料 | 多花的那一份 | 换回来的那一栏 |
|---|---|---|
| 六张 3090 跑 125B 1 | 四张卡，加一层自建修复 | 常驻 262K 上下文从 5 个到 7.33 个；预填 2111 → 6574 token/秒 |
| 单张 3090 加 32GB 内存 2 | 21GiB 内存常驻，加绑核 | 预填 +18%、解码 +26%，每轮读盘 60GB → 0 |
| 8GB 显卡跑 125B 的电费 3 | CPU 顶满的那 90 瓦 | 显卡只出两成力；每天 8 小时月电费 19.6 元 |
| 混元 3D 四种输入 4 | 从 4 视图加到 8 视图 | 腋下各多一只手 |
| Veda 稀疏注意力 5 | 一个 275MB 的预测器 | 端到端 2.63–3.12 倍，视频越长越赚 |
| EXL3 量化基座训练 6 | 大约一倍的训练时间 | eval loss 低 0.018，峰值显存低 1.2GiB |
| Open-AutoGLM 手机智能体 7 | 24GB 显存，加一个 ADB 输入法 | 说一句话，手机自己动 |
| RDNA3.5 内核分支 8 | 十个 commit | 预填 +21–54%，生成端不动、短上下文低 2–3% |
六张 3090 上，七个人各开 262K
这是一台消费级机器：六张 RTX 3090、一颗 7950X、187GB 内存，其中四张卡走 Thunderbolt，卡间没有 P2P。模型是 GPTQ-INT4 的 Qwen3.8-Flash-Next，KV 走 int8，服务端是发帖人自己打的 vLLM 修复分支，一个流式请求占一个格位。
他把代码、启动命令与原始数据一起放在了仓库里，对照的一组是同一台机器上跑 llama.cpp 时的读数 1。
| 项目 | llama.cpp-multigpu | 本分支 vLLM（int8 KV） |
|---|---|---|
| 预填，单会话 250k | 2111 | 6574 |
| 首个 token，250k 提示 | 约 118 秒 | 37.8 秒 |
| 解码，单会话 250k | 33.7 | 57.6 |
| 解码，5 会话各自／合计 | 约 30／约 150（200k） | 37.9／190 |
| 解码，7 会话各自／合计 | 装不下（5 个格位） | 29.4／206 |
| 常驻显存 KV 的 262K 上下文 | 5 个 | 7.33 个 |
| 服务器空载时的可用内存 | 154 GiB | 141 GiB |
多花四张卡买到的总吞吐并不随人数等比增长。每用户解码随人数往下走，发帖人把它记成 57 → 44 → 38 → 29（依次 1、3、5、7 人）。llama.cpp 的分组解码几乎持平，5 人时从 34 掉到 30，两条路在五个人时的总和接近。
另一栏负数是权重格式。NVFP4 检查点能直接加载，在这些 Ampere 卡上比 GPTQ 慢 10–12%，两条路都走 Marlin 的仅权重量化，FP4 在 Ampere 上没有可加速的东西。
上游 vLLM 在这台机器上起不来。模型拒绝 pipeline-parallel-size 大于 1，TP 只能是 1/2/4/8，六张卡用不上，而 TP=1 时 24GB 的卡装不下；fp8 KV 在 Ampere 上会崩。把 102GB 的 n-gram（PLE）表放到 SSD 这件事，当天才作为 PR 出现在上游。
作者自陈的限制有四条：只有一个模型家族、只有 NVIDIA、只在一台机器上测过，外加 5060 Ti 上的内核单测。批量输出与单跑并非逐字节相同，属于 vLLM 常见的批处理非确定性，加载到可用要 4–5 分钟。代码由大模型执笔，靠测量与输出检查验证，例如埋针测试与内核对照 oracle，每条改动一个 commit，取用自便。他声明这是修复分支，自己并不打算长期维护。
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单张 3090 加 32GB 内存，把 262K 开满
条件是一张 3090、32GB DDR5、i7-12700KF、一块 NVMe，模型是 IQ3_XXS 的 125B MoE，引擎 Strata。发帖人关掉交换、把 memlock 设为无限，并用 taskset 把进程钉在前 16 个线程上，因为这颗 CPU 的 8 个大核带超线程占 0–15，4 个小核占 16–19。
在同一个 121,566 token 的提示上、每轮都用新提示、开 MTP，他量到预填 1325 token/秒、解码 59–62。换成 249K token 的提示，预填 1008、解码 41.8，专家缓存命中 90.5%，同样一个字节都没从 NVMe 读。短上下文解码爬到 63–100。
三处改动各自值多少，他分开记了：
- 把 21GiB 最常走的专家常驻进内存（
--resident-cpu-experts --resident-budget-gib 21，配合 memlock unlimited），一个约 11,700 token 的提示上，预填从 555.6 到 656.1、解码从 48.4 到 61.1，每轮 NVMe 读从 60GB 归零。 - 绑 P 核之后，同样提示出 256 个 token，预填 440.6 → 555.6、解码 31.9 → 48.4，整个请求从 32.7 秒降到 24.9 秒。
- 预填块从
--prefill auto改成auto:16384，121,566 token 的提示上从 1014 到 1325，代价是两个缓存槽。
专家最后的去向是：12.2 GiB 在显存里（约 24,576 个专家中的 7,500 个），21 GiB 锁在内存里，约 6.6 GiB 留在文件里，覆盖 83% 的路由。
反例有两处。
--aux-cpus 在这颗 CPU 上三轮各一次，不带 60.1、带 59.6，他猜这个开关在 Threadripper 或双卡上才有用。把 --vram-reserve-mib 压到 500 会不停警告请求可能卡住，819 才安静下来，引擎文档里那次从中位掉到 13.7 token/秒的记录就发生在这类临近零余量的状态下。262K 的 KV 只占约 3.1 GiB。原因在这个模型的结构：48 层里只有 12 层会随上下文增长，另外 36 层的状态固定，不随上下文变长而变贵 2。
作者自陈：绑核和打开 CPU 预填份额是同时改的，两项各自的贡献分不开；日志里那些「从文件读」的巨额读量其实是系统页缓存命中，NVMe 计数是平的；384K 与 512K、别的量化、同时跑多个会话，他都没测。
同一张卡在别人手上是另一组数字。X @HMLGGGG 用 3090 加 64GB 内存报 80–120 token/秒解码、1256 以上预填，13 份文档共 45,290 token 用 36 秒读完、生成 3,226 token 的核对报告用 82 秒 9。X @iMilnb 用 5080 加 3090 与 64GB DDR4 跑 IQ4_XS，报 102.4 token/秒、专家缓存命中 97.5% 10。X @Indy_triguy 用 5060 Ti 16GB 加 64GB DDR4 报约 46 token/秒，把上下文从 128K 换成 64K 只快 13% 11。小红书 人工智能折腾师 David 把同一配置写成「一张 3090 跑千亿参数大模型，97 tok/s」，这条笔记只留下标题与首行可读，启动参数与量化档拿不到 12。
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8GB 显卡跑 125B，电费算在 CPU 那一栏
这台机器是 RTX 3070 8GB 加 R9 7900，模型是 Qwen3.8-Flash 的 GSQ-RCO IQ2_XS 量化、68GB 双分卷，引擎 llama.cpp，48 层专家里 44 层留在内存由 CPU 算，生成约 18 token/秒。
功率不走墙插电表，而是读芯片自己上报的数据：显卡读 nvidia-smi，CPU 封装读 LibreHardwareMonitor，每秒一次，连测四轮 3。
| 阶段 | 显卡 | CPU 封装 | 合计 |
|---|---|---|---|
| 桌面待机 | 12W | 约 55W | 约 68W |
| 加载 68GB 模型 | 44W | 66W | 约 110W |
| 答题（512 字） | 46W | 90W（顶满） | 约 136W |
| 参考：算力拉满 | 219W | 61–69W | 约 285W |
按答题整机 136W、民电 0.6 元一度算：连续跑 1 小时 0.08 元，每天 8 小时一个月 19.6 元，24 小时连轴 58.8 元，扣掉待机本底 68W 的增量口径约 10 元/月。同一张卡换成 9B 稠密模型全放显存，整机约 283W，一个月约 41 元。
每字能耗把这两条路分得更开：9B 稠密每出一个字耗 3.7 焦耳，8B 的标准 MoE 只要 0.42 焦耳，差 8.8 倍，速度还快 3.8 倍。
决定费不费显卡电的是权重放在哪一头。9B 稠密的权重全在卡里，逐字生成时搬运量直接顶满显卡带宽，功耗 219W，和满载一样。125B 装不进 8G 显存，44 层专家留在内存由 CPU 搬，CPU 把内存带宽跑满、封装顶到 90W，显卡那边只出 46W，整机 136W 反而比 9B 纯 GPU 的约 283W 更省电。
作者自陈：功耗是芯片遥测口径，不含主板、内存、风扇与电源转换损耗，墙插实测会高一到两成；待机那 55W 里含桌面后台程序。他也写明轻量使用每天几千到几万 token 时，API 每月几块钱就能解决，这套账只在批量跑稿、一天上百万 token 的强度下成立。
多传四张视图，换来腋下多长两只手
测试对象是腾讯混元 3D 网页端，图生 3D、模型版本 3D 生成 V3.1、面数上限 1.5m，四组输入用的是同一只哆啦 A 梦的 1 张、8 张、4 张、2 张视图 4。
| 输入 | 结果 | 背面 |
|---|---|---|
| 1 张正面图 | 排队 8 个任务、约 190 秒后开工，生成约 3 分钟，正面完整 | 整块发灰 |
| 8 视图 | 后脑勺变土黄，两条胳膊下各多出一只手 | 棕色错色 |
| 4 视图 | 几何最干净、比例正确，正面挑不出毛病 | 大片暗红 |
| 2 视图 | 约 82 秒出结果，整个结构压扁躺平 | 无法站立 |
输得最难看的那组用的还是最豪华的输入：正、背、顶、底、左、右与两个 45° 共八张，主图 1024×1536，顶底 1024×1024。八张图信息最全，几何反而崩得最厉害——腋下那片区域被互相打架的视角硬生生补出了重复肢体。
换成 API 复刻 8 视图，结果一模一样。总耗时 258 秒，其中任务执行约 240 秒，产出 43.2MB 的 GLB，glTF 2.0 校验通过。背面错色与腋下多手都还在，因为两条路走同一个大模型底座 4。
接口层面还有几处没写进文档的行为。它只认 7 种视角类型，其中没有正视图，正面要走主图通道；图片分辨率限定 128–5000，单张转 base64 后不超过 6MB；返回的 OBJ 链接其实是个 ZIP，改名解压后是 obj、mtl 与四张 PBR 贴图。接口响应里只有任务 ID、状态与文件链接，没有计费字段，实际用量要去腾讯云控制台按 AI3D 产品筛选查询，任何工具报出的「本次消耗 XX 积分」都无从核对。
作者自陈：核心思路、模型测试与录屏由本人完成，AI 只辅助文字整理与排版，文章附了四段实测录屏；3D 模型及部分配图为 AI 生成。他也试了控制台上的「OpenAI 兼容接入」入口，能建出 sk- 开头的 KEY，但实际调混元 3D 生成能力走不通，建议直接走 SDK 的签名方式。哆啦 A 梦受版权保护，生成物只建议个人学习研究。
花 275MB 的预测器，砍掉 90% 的注意力
MiniMax-H3 这类时空视频扩散模型，生成一个高分辨率、带音频的长镜头，单次推理的 token 量常突破 10.4 万，注意力计算量随 token 数按二次方增长。Veda 的办法是训一个 FP8 格式、只有 275MB 的 TileScorePredictor，先给注意力图打分，挑出对画面与声音最关键的前 10% 计算块，其余 90% 直接跳过 5。
它不碰底模权重，官方把它封装成 ComfyUI 的自定义节点，串在模型与采样器之间。同一个工作流、同一组参数，只把这一层加上：
| RTX 5070 12GB 上的运行方式 | 单步注意力 | 8 步端到端 |
|---|---|---|
| ComfyUI 原生 | 40.7 秒 | 342 秒 |
| 开 SageAttention | 24.8 秒 | 231 秒 |
| 挂 Veda Sparse INT8 | 14.0 秒 | 130 秒 |
测试条件是 1344×768、124 帧、5.2 秒、8 步 Turbo LoRA、稀疏度 90%。单层注意力处理 10.4 万 token 时，原生 11.8 秒，开 Veda 之后是 528 毫秒，剩下的时间基本花在 MLP 与权重搬运上。
视频越长，这一层赚得越多。RTX 4090 上，5.17 秒片段的注意力提速 4.75 倍、端到端 1.77 倍；10.1 秒是 6.22 倍与 2.42 倍；14.4 秒长镜头是 6.31 倍与 2.82 倍。RTX PRO 6000 Blackwell 上，14.4 秒片段的端到端到 3.12 倍。
同一时间还有人在做另一件事。小红书 LightX2V-Studio 把 MiniMax-H3 接进 LightX2V，标题称 15 秒的视频生成只需 12 秒，这条笔记只留下标题与首行可读 13。X @HMLGGGG 则在 3090 上用 MiniMax H3 本地跑 576×1024、20 步、10 秒竖版预览，要 23 分钟，属于先把构图与关键帧定下来再花云端的钱的那条路线 9。
作者自陈的操作坑有三个：Veda 会和 ComfyUI 自带的稀疏注意力节点冲突，同一条 MODEL 线上只能留 Veda；和 SageAttention 这类全局补丁混用时，补丁必须放在 Veda 前面；垫图的人物面部还原不准时，把 reference_sparsity 改成 0%，让参考帧走 100% 全量注意力。
为一档更低的 loss，付出一倍的训练时间
EXL3-QLoRA 把 ExLlamaV3 的训练实现搬进了纯 PyTorch，不带 transformers，可以直接在 2 到 8bpw 的 exl3 量化模型上训练，适配器存成标准 PEFT 格式，能在 TabbyAPI 与 PEFT 里加载，也能合并回基座 6。
发帖人在同一个数据集、同一套硬件上量了四档：
| Qwen3.5-4B 的量化 | eval loss | 峰值显存 |
|---|---|---|
| EXL3 6.0bpw | 2.128 | 12.7 GiB |
| EXL3 4.0bpw | 2.152 | 11.9 GiB |
| EXL3 3.0bpw | 2.165 | 11.5 GiB |
| bnb NF4（axolotl） | 2.183 | 12.8 GiB |
反例那一栏是他自己写出来的：bnb 大约快两倍。他的取舍也写在括号里，exl3 更灵活、更省显存，在他这套测试里 loss 更低。
作者自陈：这是非官方的社区项目，仍在开发中。支持的模型家族包括 Llama3、Mistral Small/Medium、Qwen3 稠密与 MoE、Qwen3.5/3.6/3.8 混合模型、Gemma3/4 含 MoE 以及 Arcee Trinity，每个家族在训练前都先对照推理前向检查过。他已经用这条流水线产出并发布了几个模型。
说一句话让手机自己动，先付 24GB 显存
Open-AutoGLM 是智谱生态的 zai-org 放出的开源项目，由两部分组成：一套跑在电脑上的 Phone Agent 框架，加一个 9B 的 AutoGLM-Phone 模型，后者是拿手机界面训练过的视觉语言模型 7。
工作流程是一个循环：框架通过 ADB 抓一张手机截图，把截图和你的指令一起发给模型，模型输出结构化动作，
Tap、Type、Swipe、Launch、Wait，遇到必须本人处理的页面则输出转人工接管的 Take_over，框架再把动作翻成 ADB 或 HDC 命令发回手机。Android 7.0 以上走 ADB，覆盖 50 多个应用；HarmonyOS NEXT 走 HDC，覆盖 60 多个；iOS 的实验性支持写在仓库的 docs/ios_setup 里。代价这一栏很实在：模型本体约 20GB，本地部署建议 24GB 以上显存；自建推理服务要照抄 README 的启动参数，例如
--max-model-len 25480，参数改错容易输出乱码。Android 的中文输入必须先装 ADB Keyboard 并启用，否则打字会失败。两个安全机制写在源码里：
confirmation_callback 让支付这类操作先问一句再执行，takeover_callback 让登录、验证码这类页面主动交还控制权。支付与银行类页面的截图往往直接是黑屏，属系统级限制，也会自然触发接管。
phone_agent/ 与 docs/ios_setup 分开摆放，正对应框架与模型、Android 与 iOS 两套支持各走各的路。7作者自陈：这篇文章是作者从 README 到源码通读一遍、再整理社区反馈写成的，文中没有他自己的完整运行记录；他同时写明项目声明仅供研究与学习，禁止用于非法获取信息、干扰系统等用途。仓库 README 上的 star 计数与公众号给出的 23.5k 略有出入，两者采集时间不同。
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同一套 llama.cpp，换一套 RDNA3.5 内核
最后这组扎在引擎最底下。发帖人 /u/asfbrz96 在 halo-box/strix-llama.cpp 之上写了一个叫 rdna35-perf 的分支，10 个 commit，只用 ROCm/HIP，跑在 Strix Halo 的 Radeon 8060S 加 128GB 内存上 8。
测试用 llama-bench，Q8_0 权重、q8_0 KV、开 flash attention。表里的「深度」指测试开始时 KV 缓存里已经有多少 token。
| 预填 tok/s | 深度 | Vulkan | stock ROCm | rdna35-perf |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B-A3B（MoE） | 0k | 2625 | 2935 | 4045 |
| 同上 | 128k | 786 | 568 | 1068 |
| Qwen3.8 27B（稠密） | 128k | 250 | 114 | 312 |
| Qwen3.5 2B（稠密） | 128k | 2160 | 1547 | 2886 |
生成端几乎不动：MoE 与 2B 在短上下文比 Vulkan 低 2–3%，从 64k 起差距在 1% 以内，稠密 27B 与 Vulkan 全程持平，对 stock ROCm 快 5–29%。预填这一头对 Vulkan 快 21–54%，对 stock ROCm 从 +8% 一路到 +174%。
质量那一栏是这组材料里少见的做法。他在 wikitext-2 的 6 个 4096 token 块上对 stock ROCm 算 KLD，又量了 32k 上下文的困惑度。rdna35-perf 的 KLD 比 Vulkan 更接近 stock ROCm（35B-A3B 是 0.0018 对 0.0038，27B 是 0.0013 对 0.0066，2B 是 0.0001 对 0.0008），最高概率 token 的一致率 98.5%/99.7%/99.5%，三套构建在 32k 上的困惑度相同。
反例是作者自己解释的：stock ROCm 之所以在深上下文落后，是它的 flash attention 在深度上掉得太快，rdna35-perf 对它的优势才随上下文增长；而 HIP graphs 在 RDNA3.5 上被默认关掉，因为在这里更慢。
作者自陈：这些数字只覆盖他试过的三个模型。
顺带
X @doplxyz 把 Strata 的启动时间做成了固定化的一套：R9700 32GB 加 RX 9070 XT 16GB 上，46.8GB 的 IQ3_S 光读权重就要约 32 秒，他固定
--layer-split、打开 --trim-stage-weights、固定预填预算与 --pool-workers 11，跳掉 46 种切分探索，第二张卡的可用显存多出 2.23GB；他用 ELYZA 10 题加英语难题 3 题做检验，帖子里记的总数是 26 次，全部跑完，IQ2_XS 的权重加载 33 秒、比 IQ3_S 少约 20 秒 14。Loading content card…
Reddit r/LocalLLM 上有人在 5090 32GB 加 64GB 内存上跑 IQ3_XXS 的 700K 上下文，生成约 100–120 token/秒，关掉视觉，一个连续会话里没做过一次上下文压缩；他自己估计 1M 上下文也可能跑得动、速度会降到约 80 token/秒，并注明这是没有验证的估计 15。
Reddit r/LocalLLaMA 上另一条 7900 XTX 的报告把 500K 上下文写进了日常：176B 总参、每 token 激活 6B，66.4GB 权重里 23.8GiB 常驻显存，31.6GB 专家权重与 28.8GB 的 PLE 表放内存，解码 105–160 token/秒，实测装下 506,849 token，4k、64k、256k 三档质量 81–84%、开思考 88–94%，解码在深上下文掉 18%。他还顺手查了另一件事：付费 pod 上近 13,000 轮里出现过 266 次回显自己先前推理的短串，原因是
preserve_thinking: true 把旧推理喂回了每一轮提示，关掉就消失 16。Reddit r/LocalLLaMA 上的 Decision 3.0 把开源多模态决策模型的尺寸从 0.6B 铺到 27B，发帖人 /u/henzy123 称它在两个 Jev Decision Index 榜上都排第一 17。
小红书 AI 热点资讯 称智谱对部分用户随机放出 GLM-5.3-Highspeed，实测约 493 token/秒，这条笔记只留下标题与首行可读 18。
公众号 寂寞的熊猫 在四张 4090 上跑 Strata v0.1.41：开
--batch 8 之后 8 并发墙上总吞吐到 375 token/秒，旧版纯串行排队是 136；四张 24GB 卡把 47GB 的 IQ3_XXS 专家池全常驻显存后，单流从双卡的 139 提到 180；8 个并发槽的锁页 KV 在启动时一次划走 75.3GB 内存，运行中保持平稳 19。小红书 猿人 AI 笔记 称 Qwen-Image 2.1 官方标 24G 显存，他在 8G 的 5060 上跑通，10–30 秒出一张，这条笔记同样只留下标题与首行可读 20。
X @0xSero 用 M4 Mac Mini 16GB 加外置 3090 报 17.5–23 token/秒解码、422–430 预填，权重是 exl3 3 bit，200K KV 加视觉，整套约 2,250 至 2,800 美元 21。X @boxwrenchx 把 R9700 上的 Strata 从 Vulkan 换到 HIP，写代码的解码从 70.6 到约 89 token/秒、16K 预填 2,400 token/秒，代价是这条路还在 PR 里等审 22。
把三个数先抄下来
八组材料里，多花的那一份和换回来的那一栏很少等比例。六张 3090 换回三倍多预填，七个人同时开口时总吞吐只到单卡的 3.6 倍。十个 commit 换回预填 21–54%，生成那一栏原地不动。多传四张视图，换回两只多余的手。
再看到别处报出的速度时，先把三个数抄下来：几个并发用户、上下文开到多长、瓶颈落在预填还是生成。这三栏不同，同一个型号的数字可以差出一倍。
References
- 1Reddit r/LocalLLaMA：六张 3090 上的 vLLM 实测\
reddit.com
- 2
- 3公众号 木圭的AI时代指南：8G 显卡跑 125B 大模型实测一月电费不到 20 块\
mp.weixin.qq.com
- 4公众号 无影枫：腾讯混元3D 全流程实测\
mp.weixin.qq.com
- 5公众号 源见卓识：砍掉 90% 计算，MiniMax-H3 提速\
mp.weixin.qq.com
- 6
- 7公众号 进击的测试圈：实测开源项目 Open-AutoGLM\
mp.weixin.qq.com
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12小红书 人工智能折腾师David：一张 3090 跑千亿参数大模型
xiaohongshu.com
- 13小红书 LightX2V-Studio：H3 提速实测
xiaohongshu.com
- 14
- 15Reddit r/LocalLLM：5090 上的 700K 上下文
reddit.com
- 16Reddit r/LocalLLaMA：7900 XTX 上的 500K 上下文
reddit.com
- 17Reddit r/LocalLLaMA：Decision 3.0 多模态决策模型
reddit.com
- 18小红书 AI热点资讯：智谱对用户随机发布 GLM-5.3-Highspeed
xiaohongshu.com
- 19公众号 寂寞的熊猫：Strata v0.1.41 并发实测
mp.weixin.qq.com
- 20小红书 猿人 AI 笔记：8G 显存玩转 Qwen-Image 2.1
xiaohongshu.com
- 21
- 22
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