《Qwen3.8 27B VS Flash Next 125B：llama.cpp与Strata实测对决》
同样是Qwen3.8，27B和125B的实际表现究竟差多少？参数大就一定更强？显存占用更高就一定更慢？
本期使用同一台机器、同一套测试脚本，实测两种本地AI部署方案：
🔵 27B + llama.cpp：17GB模型文件，单张24GB显卡即可运行。
🔴 125B + Strata：MoE架构，结合MTP投机解码，实测生成速度达到172～255 Token/s，约为27B的3～4倍！
数学推理10:8，代码测试9:9，长文检索全部命中。大模型在速度和复杂推理上取得优势，但27B在资源占用和日常任务上依然很有竞争力。
究竟是27B更实用，还是125B更值得部署？ 用真实测试数据告诉你答案！
#本地大模型 #Qwen #llamacpp #Strata #AI显卡 #大模型部署 #MoE #AI性能测试
