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Strata 在 2× R9700 上测试表现不及 llama.cpp 基线，作者质疑专用引擎

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AI 综述

一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户在双卡 R9700 上测试 Strata 运行 Qwen Next Flash，原目标是超越 Qwen3.8-27B Q8 MTP 并扩大上下文，结果量化仅能从 Q2 提升到 Q3，双卡加专家卸载到 RAM 会挂起，只有专家全部放进 64 GB VRAM 才能稳定运行。质量方面，HumanEval+ 上 3-bit Flash-Next 得分 93.9%，低于 llama.cpp 上 Qwen3.8-27B Q8 的 95.1%，且 token 消耗接近两倍。作者据此质疑这类模型专用推理引擎是否被高估。

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最新进展11月1日 19:24

Strata 在 2× R9700 上体验不佳：专用推理引擎被高估了吗？

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月1日

19:24
Reddit · r/LocalLLaMA
Strata 在 2× R9700 上体验不佳：专用推理引擎被高估了吗？
作者在 2× R9700 上测试 Strata 运行 Qwen Next Flash，目标是超越 Qwen3.8-27B Q8 MTP 并扩大上下文，结果仅能从 Q2 提升到 Q3，且双卡加专家卸载到 RAM 会挂起，只有专家全部放进 64 GB VRAM 才稳定。HumanEval+ 上 3-bit Flash-Next 得分 93.9%，低于 llama.cpp 上 Qwen3.8-27B Q8 的 95.1%，且 token 消耗近两倍，作者质疑这类模型专用引擎是否只是炒作。

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