一张 RTX 3090,24GB 显存,把一个 276GB 的模型扛了起来。这不是厂商通稿,是玩家昨晚刚跑出来的实测。

旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家。这种体量的模型,过去只有多卡机房才敢想,如今一张游戏卡加一块固态就能跑起来。
同一张卡,换上新出的 Maya-XS 量化之后,数字翻了个个儿:
把 4K 到 64K 的预填充摆成一排看更直观:192、363、493、665、778。输入越长速度反而越往上走,跟常见的「上下文一长就掉速」反着来。
机器配置很普通:单张 RTX 3090(24GB、250W)、64GB DDR5 内存、Ryzen 9 9900X,再加一块 NVMe 固态。
拆开看这套权重是怎么分家的:
代价也明明白白写在图上:刚启动时专家还在从固态往上搬,解码只有 3–5 token/s;等上下文跑热、缓存复用起来,才爬到 8.7 直到 16.7。
得其大者可以兼其小。想让这么大的模型在一张卡上动起来,就得拿硬盘带宽去换显存,冷启动那几秒的慢是明码标价的。
评论区里有人点破了关键:64K 在 82 秒读完,这个数对 Agent 才有意义。他手上一台 M3 Pro 预填充大约 320 token/s,同样的输入要读三分钟以上。明察秋毫,快慢从来不只看出字速度,还得看「喂进去」的速度。
反过来看解码,单卡 3090 就没那么好看了。上一轮在别人那套三张 Tesla V100 32GB 配 DDR4 的老机器上,监控面板是 71.7 token/s 解码、446 token/s 预填充、窗口开到 256K,显存命中率 99.1%。

三张老卡 96GB 显存,几乎把整个模型装进去了,解码自然快;一张 3090 只有 24GB,多半专家得走固态,出字就慢。那套老机器上一轮「思考」跑了一万三千多个 token,用了 6 分 36 秒,平均每个 token 20 毫秒,上下文开到 68K。但预填充是另一套逻辑,778 对 446,单卡反而赢了。
这不是孤例。有人用 RTX 3090 加一张 5070 Ti、96GB DDR5-6000 内存、Ryzen 7 9800X3D,跑同一套量化:预填充 4K 从 343 涨到 460,32K 从 803 涨到 940;解码冷启动 7–9 token/s,跑热后 20–24 token/s。
还有人只用一张 3090 配 128GB 内存,自己调了一轮,把解码压到了 18 token/s。有人来问 4090 配 64GB 内存能不能上,答复是「能,而且会更快」;36GB 显存的也说要试试,估摸能摸到 20 token/s 的峰值。
热度一起来,追问也跟着来了:这个量化到底压到几位,是不是 1bit?有没有现成的教程,一张 3090 照着做就能跑?也有人干脆留言「不知道你们施了什么魔法」。这套流程确实还处在玩家互相喂参数的阶段,离一键上手还有距离。
第一笔是固态的钱。有人看完数字直接叹气:这下得再买一块三百多美元的 NVMe。专家层反复从盘上读,盘的写入量小不了,属于耗材。
第二笔是冷启动。头几秒只有三五个 token,这是结构性的,不是调参能救的。用它跑长任务、跑批处理,热起来之后就顺了;指望它像聊天一样随开随快,那不现实。
第三笔是别拿它跟云端比出字速度。评论里有人说低于 50 token/s 根本没法干活,也有人觉得十来个 token 也够用——扔给它一晚上的活儿,谁也不会盯着屏幕等字。还有人追着问横向对比:这个量化跟同尺寸的其它量化比,智能掉没掉,值不值这个速度。发帖的人自己也说还在测,到底哪套最适合自己这台机器,得跑过真实任务才敢下结论。
耳闻之不如目见之,目见之不如足践之。别人给的是一台机器的数字,换成你的卡、你的内存、你的盘,是快是慢,只有自己跑一遍才知道。
问到最新一条回复,发帖的人还在感慨:推理方法进步太快,几个月后会到哪一步,真不好说。他唯一担心的是手里这张 3090 别跑坏了。
参考内容:
https://x.com/ItsmeAjayKV/status/2113518700171268301
更新时间:2026-10-28
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