实测 Qwen3.8-27B 跑满 16G 显存：256k 上下文详解
ndiphilone · reddit · 2026-08-18
用户成功在单张 16GB 显存的 RTX 4070 Ti Super 上运行了拥有 256k 上下文窗口的 Qwen3.8-27B 模型，并实现了 100% 的显存卸载，零 CPU 溢出。
核心技术方案：
- 极致权重量化： 使用 IQ2XXS 量化，将模型权重压缩至约 8.38 GiB，为上下文和 KV Cache 留出约 7.5 GiB 空间。
- 4-bit KV Cache： 使用 -ctk q40 -ctv q40 量化键值缓存，大幅降低内存占用，避免在满载上下文时 OOM。
- N-Gram 投机解码： 在无显存空间容纳 Draft Model 的情况下，采用自回归 N-Gram 查找 (--spec-type ngram-mod) 来加速推理链、Markdown 和代码块的生成。
- Flash Attention & 批次调优： 强制开启 Flash Attention (-fa on) 并调整批次大小 (-b 1024 -ub 256) 以控制深上下文时的显存峰值和计算爆发。
性能基准：
- 短上下文 (0-32k)： 提示处理约 1150-1500 t/s，生成约 43-54 t/s。
- 长上下文 (128k-256k)： 提示处理降至 429-673 t/s，生成速度保持在 18.5-27.5 t/s，依然具备可用性。
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