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English(EN) A 125B model at 50+ tok/s on a 12 GB gaming card: what I changed in Strata

125B 模型通过 Strata 分支在 12GB 游戏 GPU 上运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者分叉了 Strata 模型加载框架，使得在单块 12GB RTX 3060 游戏显卡上运行一个拥有 1250 亿参数的模型 Qwen3.8 Flash-Next 成为可能。详细介绍这些修改的博客文章指出，这些修改涉及在 GPU、系统内存和 SSD 之间优化专家分配，以及一种学习到的前瞻机制来预测所需的专家。初步测试显示性能令人鼓舞，该模型能够处理长提示，并在 MMLU-Pro 等基准测试中保持高准确率，尽管开发者也指出了其局限于单机和 Linux 环境的限制。 AI

影响 使得在消费级硬件上运行大型语言模型成为可能，从而可能使先进的 AI 功能的访问更加普及。

排序理由 开发者主导的对现有开源模型加载框架针对消费级硬件进行的优化。

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125B 模型通过 Strata 分支在 12GB 游戏 GPU 上运行

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开发者主导的对现有开源模型加载框架针对消费级硬件进行的优化。
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Sumit Sodhi ·

    A 125B model at 50+ tok/s on a 12 GB gaming card: what I changed in Strata

    <p>I run Qwen3.8-Flash-Next, a 125-billion-parameter mixture-of-experts model, on one RTX 3060 with 12 GB of video memory and 30 GB of RAM. Nothing leaves my PC. This post is about the fork I made to get there, what I measured, and what I have not tested.</p> <h2> Starting point:…

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