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Strata+Qwen3.8 Next 低配硬件部署实践
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月3日，Reddit r/LocalLLaMA 有用户分享部署实践：使用 Strata 框架搭配 Qwen3.8 Next 的 IQ3_XXS 量化权重（体积不到 80GB），在 DDR4 内存加 7900XTX 显卡的配置上达到约 45-70 token/s 的生成速度；作为对比，同一台机器上用 llama.cpp 调优后仅约 22.5 token/s。此外，12GB 和 16GB 显存的显卡用户也报告了类似的结果，DDR5 内存的用户速度更快。生成质量方面，该方案被认为可靠优于使用 Q2 权重的方案。目前事件即为这一社区分享，暂无后续进展报道。
AI 根据报道生成 · 35 分钟前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)用 Strata + Qwen3.8 Next 在大内存配入门 GPU 上跑大模型
Reddit 用户分享用 Strata 搭配 Qwen3.8 Next 的 IQ3_XXS 量化权重（不到 80GB），在 DDR4 + 7900XTX 配置上达到约 45-70 token/s，而 llama.cpp 调优后同机仅约 22.5 t/s。12GB/16GB 显卡用户也报告类似结果，DDR5 用户更快，生成质量被认为可靠优于 Q2 权重方案。
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