KV 沉进内存、显存减半Strata 让 12 GB 显卡跑满 262K 上下文【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把一整本 20 万 token 的长文档一次性喂给模型12 GB 显卡的显存条瞬间见底几乎全被 KV 缓存吃掉——它是模型记住前面所有 token 的工作备忘录每多读一个 token 就多存一份。Strata 让 125B MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next 跑在消费级显卡上靠 KV 流式传输与 4-bit KV 缓存两项技术把 262K262,144 token完整上下文窗口塞进 12 GB 显存 64 GB 内存的普通 PC。能力速览12 GB 显卡能跑多长的上下文RTX 5070 12 GB 64 GB 内存Qwen3.8-Flash-Next 实测模型262K 提示词读入262K 输出128K 输出Q2_01,304 tokens/s60.3 tokens/s73.7 tokens/sIQ2_XS1,181 tokens/s52.8 tokens/s62.7 tokens/sCoder (IQ1_M)1,034 tokens/s42.8 tokens/s43.0 tokens/s读入一篇 26 万 token 的长文约需 3–5 分钟之后输出速度仍接近人眼阅读速度。KV 缓存本身有三种格式可选int8默认、q4_0内存减半、k8v4省 23%机制见下节。机制拆解KV 流式传输与 4-bit KV 缓存KV 从显存搬进内存之后发生了什么上一节的问题是上下文从 128K 涨到 262KKV 缓存几乎翻倍12 GB 显卡被塞满连缓存热门专家的显存都没了。从引擎 0.1.5 起setup 在 64K 及以上上下文自动开启 KV 流式传输配置里写--kv-resident 32768KV 缓存的权威副本放在 pinned 主机内存里每 token 约 13.7 KB128K 上下文约 1.7 GB显存只保留注意力真正读到的页按需调入。核心实现是驻留表加 CLOCKsecond chance淘汰每次注意力前被选中的块先查驻留表缺页的经 PCIe 零拷贝搬进显存槽位读取方注意力 kernel完全不改——变的只是 KV 住在哪里算出的数值逐位相同。实测收益Q2_0 在 262K 上下文下输出速度从 50.9 提到 62.6 tokens/s显存里的专家缓存从 1,589 涨到 3,872 个热点专家多容纳约 2,283 个128K 下也有约 6%。核心代码见 kv_stream.hpp。4-bit KV 缓存先旋转再压到 4-bit--kv q4_0引擎 0.1.8 加入把压缩做得更狠K、V连同查询 Q先过一遍 256 点 Walsh-Hadamard 正交旋转把一个 head 里的离群通道摊到全部 256 维上4-bit 存储才变得可用。旋转后以 q4_0 块存储每单元每层 576 BK、V 两个 head 合计int8 是 1,056 BKV 内存直接减半。因为 Q 也被同样旋转Hq, Hk q, k注意力分数不变输出对旋转后的 V 求混合再乘 H 还原Hadamard 是自逆的。真正有损的只有 4-bit 舍入本身。质量实测teacher-forced 对照fp16 为基准代码与聊天文本几乎无差别长文档困惑度 8%1K到 12%8K代价可测量262K 针检索测试 5/5 全过——把针插在 1K / 32K / 128K / 262K 深度模型全部找中。性能128K 上下文下decode 从 62.4 提到 67.4 tokens/s3.7%省下的显存多容纳 146 个专家槽位4,044 → 4,190。kernel 源码见 kv_q4.hpp完整测试数据见 bench/results/2026-09-27-kv-q4/README.md。代价真实存在所以 8-bitint8仍是默认追求极限内存/显存占用时再开 q4_0。三种 KV 格式横向对比--kv int8默认每单元每层 1,056 B精度与 fp16 不可区分通用选择--kv q4_0576 B内存减半128K 下 3.7%长文档困惑度 8–12%针检索 5/5 全过--kv k8v4引擎 0.1.25 加入Key 保持 8-bitValue 旋转后压到 4-bitKV 内存比 int8 省 23%长文档精度优于 q4_0提示词读入慢 2–5%实测 RTX 3090 上 Coder 在 198K 上下文输出从 85 提到 99 tokens/s适合大显存显卡跑长上下文。从零跑通 262K 上下文Windows / Linux前置条件NVIDIA RTX 20 系及以上、显存 ≥12 GB跑满 262K 建议 64 GB 内存约 80 GB 空闲磁盘。32 GB 内存的机器选体积更小的 Coder 模型。获取源码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/strata11/Strata后解压发行版安装器与strata launch终端安装同样可用见 docs/INSTALL.mdWindows 双击START-HERE.batLinux 运行./setup.sh模型选 Q2_0 或 IQ2_XS上下文选 262K——setup 会按你的内存给出建议值上限 262,144上下文超过 8K 时会询问是否启用 4-bit KV默认 8-bitint8即可启动后浏览器自动打开http://127.0.0.1:8080Monitor 页签可实时观察上下文占用、专家缓存与 GPU 温度。注意首次启动要把 35–55 GB 读入内存机器可能卡顿 1–3 分钟属正常现象第二次启动会快很多。实测数字与适用边界指标128K 上下文262K 上下文Q2_0 提示词读入2,107 tokens/s1,304 tokens/sQ2_0 输出速度73.7 tokens/s60.3 tokens/sKV 流式收益约 6%50.9 → 62.6 tokens/s4-bit KVq4_03.7%内存减半针检索 5/5 全过这些数字成立的前提以及会降级的情况IQ3_XXS / IQ3_S 体积达 43 / 50 GB64 GB 内存的机器上 setup 会把上下文限到 128K要跑满 262K 选 Q2_0、IQ2_XS 或 CoderWSL 下 NVIDIA 驱动只能 pin 约 1 GB 内存KV 流式传输保持关闭KV 留在显存内提示词速度低于原生 Linuxq4_0 在长文档上有可测量的精度代价困惑度 8–12%所以 int8 仍是默认首次启动读 35–55 GB 进内存1–3 分钟卡顿正常。逐版本测速记录在 bench/results/全部理论细节与数字见 docs/DETAILS.md社区硬件实测汇总在 docs/COMMUNITY_BENCHMARKS.md。谁该用把一整本书或整个代码库一次性丢给本地模型12 GB 游戏卡就够了KV 沉进内存专家缓存占满剩下的显存。如果你有 64 GB 内存 RTX 20 系以上的显卡这是目前跑 262K 长上下文最低成本的本地方案 【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考