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bench/results/2026-09-28-coder/下的实测记录完整解读 GSQ-RCO Coder保留 512 个专家中 256 个的编码特化版本在 Strata 推理引擎上的六档上下文1K–262K性能数据并结合 matrix.json 原始运行数据、setup.py 的默认参数写入逻辑、tools/make_profile.py 的专家配置文件格式与 expert_source.hpp 的 pinned 内存机制说明 Coder 为何能在消费级硬件上同时做到跑得下、读得快以及如何复现与校验这套配置。测试环境与运行配置本组测试的硬件与软件栈来自 README项目配置显卡RTX 5070 12 GBCPU / 内存Ryzen 5 760064 GB DDR5-5200系统Windows 10引擎0.1.15 PR #54专家数量改从模型文件读取而非硬编码 512专家配置data/expert-profile-coder.bin提示词与 2026-09-28-speed-0114 相同的 code-agent 提示词每档长度一条运行参数不是手工拼出来的而是 setup 安装器自动写入的默认组合与 setup.py 中生成引擎参数的代码一致--prefill autoprefill 分块由引擎按空闲 VRAM 自选上限 8,192 token长提示词下比固定 2048 快约 2 倍8-bit KV上下文超过 4K 后 KV 使用 8 位量化--kv-resident 32768即从 64K 起 KV 流式见 setup.py64K 以上把 KV 逐层流式搬运避免占满 VRAMMTP 投机解码--spec 4 --spec-min-p 0.5加上从原始 Qwen checkpoint 拉取的 MTP 草稿层greedy 采样每次生成固定 256 个 token。模型侧要点Coder 是 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO 专家剪枝发布版每层 512 个专家只保留 256 个每个 token 仍路由 10 个活跃专家在代码、agentic 与视觉数据上校准。它只有一个规格IQ1_M——这个名字指的是每个原始参数 1.89 bit因为专家数量减半后按参数量折算的位宽看起来虚高。shard 1 为 29.6 GB其中专家占 23 GB RAM因此32 GB 内存即可运行64 GB 下可开 262K 上下文shard 229 GB 查找表与视觉编码器直接复用原始模型的同一份文件已装原始模型时只需下载 shard 1。安装命令见 MODELS.mdSTART-HERE.bat --setup --family codersetup.py 中 coder 家族条目绑定的正是profile: expert-profile-coder.bin即启动时自动带上 Coder 专用的专家配置。六档上下文实测结果主表README 原表完整逐次数据见 matrix.json1K4K32K64K128K262KPrompt, tokens/s5991,1521,2981,3501,2661,034Output, tokens/s53.350.653.350.844.042.8Draft acceptance0.7200.7070.7850.6960.6190.684Experts in VRAM2,5702,6152,4182,3822,3262,208matrix.json 补充了主表没有的逐次字段可用于理解各指标的来源字段1K32K262K含义prompt_tokens1,01731,566259,943实际提示词长度ttft_s2.5425.17252.92首 token 延迟wall_s18.040.7280.7全程含 256 token 生成decode_tok_s53.3353.3442.8输出速度spec_accept0.720.7850.684草稿接受率tokens_per_round2.863.022.6每轮验证窗口平均落定 token 数vram_slots2,5702,4182,208VRAM 中的专家槽位数几点观察与原文档的结论相互印证prefill 速度随上下文先升后降1K 只有 599 tokens/s提示词太短摊不薄固定开销32K–64K 达到 1,298–1,350 tokens/s 的峰值128K 回落到 1,266、262K 回落到 1,034——长上下文的 KV 量化与流式路径开始吃掉分块带来的收益。输出速度对上下文相对稳健1K–64K 稳定在 50–53.3 tokens/s128K/262K 落到 44.0/42.8。这与仓库主 README 中Coder 在 128K 上下文约 43 tokens/s的汇总值一致。draft acceptance 与上下文相关128K 降到 0.619、262K 回到 0.684tokens_per_round同步从 3.0232K降到 2.33128K说明长上下文中 MTP 草稿命中变差是输出速度下降的主因而非单 token 计算变慢。VRAM 专家槽位随上下文缓降2,570 → 2,208长上下文的 KV 占用把部分专家槽挤出了 VRAM但幅度很小说明 12 GB 卡上专家缓存始终维持在较高水位。原文档特别指出 128K 与 262K 的回答已人工读过内容连贯能列出并讨论提示词中的文件排除了长上下文下读崩的可能。为什么 Coder 快一半的专家、同样的存储格式README 的 Why it is fast 一节给出了三层原因这里逐层展开。1. 存储格式与 IQ3_S 相同保留下来的专家按 IQ3_S 的量化布局存储gate/up 投影为 IQ2_S / IQ3_XXS / IQ3_S / IQ4_XSdown 投影为 IQ4_NL / Q2_0细节见 DETAILS.md 的 Coder 小节。因此在 CPU 上算一个 token 的成本约等于 IQ3_S 的专家成本——这是质量上限Coder 不会比 IQ3_S 慢多少但也不是免费的。2. 专家数量减半的直接收益23 GB 专家整块 pin 住整个专家 arena 用cudaHostRegister注册为页锁定内存GPU 可以直接 DMA 读取省掉 CPU 暂存拷贝。这一点在引擎侧有对应接口expert_source.hpp 中ExpertSource::pinned(layer, expert)的注释明确说明——返回 true 表示该专家位于页锁定、CUDA 注册内存中异步 H2D 拷贝可绕过暂存缓冲直接 DMA。12 GB 卡容纳比例翻倍专家总量减半后同一张 12 GB 卡能常驻约 20% 的专家而全量模型只能装下约 10%。专家在 VRAM 里意味着 decode 时读的是显存而不是过 PCIe 的钉住内存。prompt 路径流式量减半prefill 阶段需要把命中的专家从 RAM 搬到 GPU搬一半的量自然摊薄了搬运时间。这也解释了主表中 Experts in VRAM 一行在只有约 2,500 个可用槽位的情况下2,208–2,615 个专家常驻占比稳定在 85% 上下。3. 槽位数与命中率的关系原文档提到在 12 GB 卡上有2,537 个槽位矩阵中各次运行报告的 2,208–2,615 是扣除 KV 等占用后的实际值。槽位数决定了专家缓存的容量上限而缓存里放什么、以及按什么顺序放则由专家配置文件决定——这就引出下一节。专家配置文件48 x 256 的全量排名文件格式Strata 的专家配置是一个二进制排名文件格式由 tools/make_profile.py 定义魔数STRP 版本 1头部5I版本、层数、专家数、排名对数、条目数正文按排名顺序的(layer, expert)对每个 2 字节HH打包尾部每层一张n_expert长度的反向表-1表示未排名便于 O(1) 查询槽位。脚本头部注释直接点名了 Coder 场景--n-expert 256 (a pruned model: GSQ-RCO Coder keeps 256 of 512)即同一套格式支持 512 与 256 两种专家基数。--expert-cache auto会按配置文件的排名顺序填满它付得起的 VRAM 槽位因此排名顺序直接决定哪些专家开机就常驻运行中路由最热的专家再由自适应层换入。Coder 配置的构造方式data/expert-profile-coder.bin 覆盖48 层 x 256 专家 12,288 个 (层, 专家) 对的全量排名构造逻辑见 README取随模型发布的 48 x 512 排名每个 (层, 专家) 对通过该发布包tensor-allocation/*.rco-allocation.txt的第 2 节保留专家按原始顺序列出gate、up、down 三个投影对保留了哪些的口径一致映射到被保留专家的新索引被剪枝的对直接丢弃。结果发布的 top 8,000 排名中有 5,492 对存活约 69%与 PR #54 的发现一致。也就是说原始排名里大约三成的高频专家在 Coder 中已不存在配置必须整体重映射而不是截取前 8,000 行。为什么 72% 的命中率能验证映射正确这是本记录里最有说服力的一条自检在 12 GB 卡的 2,537 个槽位下跑 4K 代码提示词72% 的专家读取命中 GPU。而如果把索引映射做错了例如把旧 512 空间的编号直接塞进 256 空间命中集与缓存集就接近随机重合命中率应回落到槽位占比这一基线即约21%2,537 槽 / 12,288 对。72% 对 21% 的差距说明排名文件与模型里的专家索引确实对齐——命中率本身就是正确性验证。配置如何生效可以在启动参数里看到setup.py 写入--expert-profile data/expert-profile-coder.bin --expert-cache auto即按上面的文件填满付得起的槽位其余交给自适应换入。图像输入复用原始模型的视觉编码器Coder 随包携带原始模型的同一份视觉编码器文件不额外下载。开启--vision并把编码器放在 GPU 上时实测让它描述一张 Strata Monitor 截图窗口、标签、仪表盘与请求表格中的数字都识别正确含图片的请求为 1,079 个 prompt token生成 2,012 个 token约 50 tokens/s。这说明专家剪枝没有损伤视觉通路——编码器是完整保留的语言侧对视觉 token 的解读在 GPU 编码器配置下工作正常。视觉开关的选项与显存代价约 1.4 GB详见 DETAILS.md 的图像章节。实验加速投影在 Coder 上的表现原始模型带一个实验性的加速投影控制向量每层一个 2,560 维单位方向在每层后把超连接流投影掉该方向的分量h - (h·v) v完整方法见 2026-09-27-esp。本记录验证了它在 Coder 上的兼容性能加载向量是从完整模型的激活中构造的而 Coder 保留相同的残差流因此在 Coder 上照常加载41 个层被引导无可见速度代价开与关的输出速度都在 47.7–55.7 tokens/s 区间内差异不可测量答案正确两种配置对三个编码提示词都给出正确答案。原文档同时诚实地标注了两点边界向量宣称的收益减少拒答未在本组测试中测量serve 模式下同一提示词两次关闭向量的运行也会在约 130–200 字符后分叉因此这种对比两次生成的检查无法显示它对普通文本的位移幅度——严格测量需要 2026-09-27-esp 中的 teacher-forced 逐 token 方法而该方法依赖逐 token prompt 路径native pack 不运行这条路径。换言之本记录只证明加载正确、不损速、答案正确不证明其宣称的收益。复现路径与相关记录逐次原始数据bench/results/2026-09-28-coder/matrix.json每档一条 JSON字段含义见上表同机、同提示词的全量规格速度基线Q2_0 / IQ2_XS / IQ3_XXS / IQ3_S用于对照 Coder 位置bench/results/2026-09-28-speed-0114/README.md引擎后续版本的 Coder 数据0.1.22prefill 进一步提升到 1,583–2,236 tokens/s 区间docs/DETAILS.md 的速度表模型选择、内存门槛与 Coder 的能力边界代码之外及中文等非英文场景偏弱issue #438docs/MODELS.md 与 docs/DETAILS.md专家配置文件的读写实现与自定义配置工具tools/make_profile.py支持--n-expert 256与--dump-routing路由轨迹运行时缓存/流式机制见 include/strata/core/expert_source.hpp 与 include/strata/core/expert_cache.hpp。适用前提再强调一次本组数据对应引擎 0.1.15 PR #54、RTX 5070 12 GB / Ryzen 5 7600 / 64 GB DDR5 / Windows 10 这一特定组合与 setup 默认参数更换显卡、内存容量或引擎版本后各项数字会移动槽位数随 VRAM、prefill 随引擎版本但存储格式不变 专家减半 → pin 得下、命中率可验证这条主线不随硬件变化。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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