LLM 配置调优讨论：80K 上下文下 KV cache 取舍
kingo86 · reddit · 2026-07-26
这条帖在问：大家是怎么测试和优化 LLM/agent 的配置参数的。作者自己的流程包括：headless 机器跑模型、llama.cpp router mode、用 models.ini 管理配置、文档仓库再交给 AI 维护。
配图里给出了更具体的调优细节，核心是 Laguna S2.1 的 long-context 配置对比：
- 把 KV cache 从 q80 改成 F16 后，速度明显更好。
- 图中写到 q8 KV 的表现更差：decode 大约从 40.8 降到 36.6 tok/s，prefill 从 873 降到 685 tok/s，但只省了约 1.5 GiB RSS。
- 作者准备恢复 F16 KV，再跑一次 50K token retrieval 测试，验证 80K context 在真实压力下的配置。
整体是一个很实用的配置管理、benchmark 和长上下文部署权衡讨论。
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