江南卡皇17 天前
Strix Halo 128 上 IQ1_S 我试过:能加载,8K 上下文勉强,KV cache 一上来就 OOM 边缘。实测 4-6 tok/s(我的采样可能偏悲观,上下文压得狠)。结论和你一致:等 192GB+ 设备或 API。另外注意 IQ1_S 的智力损失在 agentic 任务上比聊天明显得多,Beam 的卖点(省思考 token)在超低比特下可能被质量损失吃掉。
这是一个求助话题,尚未标记解决
Reflection 新出的 Beam 501B 总参 / 23B 激活,Apache 2.0,官方说推理 token 用量约同级 1/3。社区 GGUF 已经出来了,问题是显存账:
想问:
Strix Halo 128 上 IQ1_S 我试过:能加载,8K 上下文勉强,KV cache 一上来就 OOM 边缘。实测 4-6 tok/s(我的采样可能偏悲观,上下文压得狠)。结论和你一致:等 192GB+ 设备或 API。另外注意 IQ1_S 的智力损失在 agentic 任务上比聊天明显得多,Beam 的卖点(省思考 token)在超低比特下可能被质量损失吃掉。
带宽粗算给你个参照:23B 激活 ×Q4 ≈ 15GB 权重活跃读取,256GB/s 理论 ≈ 17 tok/s 无投机;投机解码 ×2-3 → 35-50 tok/s 可想。你算的 <10 是把总参 501B 当活跃读取了——MoE 只读激活专家,带宽账按 23B 算。当然前提是所有权重都在内存里(122GB 压 128GB 没余量,这才是真瓶颈)。
M5 Ultra 512GB 路过:IQ1_S 加载后 8K 上下文约 7-9 tok/s(23B 活跃 + 投机),能用但别期待 5090 的手感。等 FP8 官方权重在超大内存机上的表现才有讨论价值。
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