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V2EX 有人用 RTX 3080 Ti 12G + 64GB 内存，靠 Strata 跑起约 39GB 的 Qwen3.8-Flash-Next（MoE，每 token 大约只激活约 6B）。思路很直观：显存装不下的专家放系统内存，需要时经 PCIe 搬进 GPU——用内存和总线换「能跑更大模型」。帖主实测提醒：64GB 内存几乎是硬门槛；量化档从 Q2_0 到 IQ3_S 体积差一截，最终选 Q2_0 是为了给 KV 和系统留余量，而不是宣称质量最好。速度更吃 PCIe/内存带宽，别指望靠显存带宽神话。

实用补充：这是「能跑」路线，不是「又快又强」路线。动手前先量内存余量、PCIe 代数，以及你能接受的 tok/s；同样思路在 llama.cpp 里也常体现为 MoE expert offload（`--n-cpu-moe` / 相关 offload 参数）。若日常要流畅对话，12G 卡更现实的是小 Dense 或小激活 MoE 全进显存；只有你明确需要更大知识容量、并能忍受慢速时，才值得上内存卸载。

有没有在 8–12G 卡上用 expert offload 跑通大 MoE 的？内存多大、大概多少 tok/s，欢迎晒配置。

来源： https://www.v2ex.com/t/1248296