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Llama-3.1-8B-Instruct · Q5_K_M
NVIDIA RTX 509032GBStrata v0.21L2 跨框架验证
本页汇总 Llama-3.1-8B-Instruct（Q5_K_M）在 NVIDIA RTX 5090 上以 Strata 运行的 1 次实测数据，来自 1 个独立来源平台；指标为已上架实测的均值。
297.96 tok/s
Decode
解码速度
1,229.8 tok/s
Prefill
预填充速度
2.28 s
TTFT
首 token 延迟
17.72 GB
VRAM
显存占用
L2 跨框架验证
1
实测次数
1
独立来源
其他
来源平台
16 天前
最后验证
性能表现
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- llama.cpp · Q4_K_M Decode 285.3 · Prefill 2139.8 ·
核心数据
- Decode（平均）
- 297.96 tok/s
- Prefill（平均）
- 1,229.8 tok/s
- TTFT（平均）
- 2.28 s
- VRAM（平均）
- 17.72 GB
- MTP 接受率
- 0.54
- TTFB
- 2.38 GB
- 功耗
- 374 W
基础配置
成员级字段取自最近一次实测
- 模型
- Llama-3.1-8B-Instruct
- 量化方式
- Q5_K_M
- 框架
- Strata
- 版本
- v0.21
- 上下文长度
- 8192 tokens
- 批次大小
- 1024
- GPU 层数
- 5
- Flash Attention
- 开启
硬件信息
标称与实测并排陈列，能否运行由读者自判
- GPU
- NVIDIA RTX 5090
- 标称显存
- 32 GB
- 实测显存（均值）
- 17.72 GB
- 系统
- Ubuntu 22.04
- 驱动
- 570.86
- CUDA
- 12.8
- 电源功耗
- 374 W
来源与证据
共 1 条实测记录，逐条可回溯到原始出处
v0.21 · Ubuntu 22.04 · CUDA 12.8 · 8192 ctx
297.96 tok/s
Decode
1,229.8 tok/s
Prefill
2.28 s
TTFT
17.72 GB
VRAM
0.54
MTP
374 W
功耗
L2 batch seed 2026-10-19: Strata on hw_id=13 running model_id=68 at Q5_K_M