@yjhatfdu2 muse team 走走换换一大批人，估计也是很难做好了，都沦落到第三梯队了。
@coefu 128k 能办公用用就不错了。它这个混合架构 256K 注意力可能不集中
@wcwcxiaobin 你可以试试呢，muse 大部分的局部注意力，长上下文也有可能不集中
@sentinelK 我现在用的是最新的 vllm ，改了一下 jinja ，基本上没有遇到这些问题，但是有个偶现的 GPU 报 Xid 31 导致奔溃的问题，可是 flashinfer 的 B12x 内核在长上下文、高并发、MTP 下的 bug ，就先凑合着用吧，codex 跑几个小时可能会遇到一次
unsloth 的 NVFP4 没什么问题，反而是 SGLang 用 RadixArk 的那个 NVFP4 + DSpark 有大问题，给了 85G 显存还会 OOM 。
LMCache 记得用，冷对话的 KV Cache 可以转移到内存，避免时间太久对话被丢掉需要重建 KV Cache ，从而又走一遍 prefill 阶段。
同时今天出 Dflash 2 ，加速效果比 DSpark 还猛，可以继续测了。
我这几天用 DeepSeek Harness 跑 DeepSeek-V4-Flash-0731 和 Qwen3.8 27B ，都是 NVFP4 ，跑了几亿 token 做测试，结果在做 GUI 方面 Qwen3.8 很亮眼，在移植 tabby 项目到 tauri2 + rust 的测试中，有以下难点：
1.我在虚拟机里跑的 Linux Mint ，GPU 是虚拟的，可能用不到加速，运行过程中可能黑屏白屏、帧数低等问题；
2.rust 编程能力的问题
3.e2e 测试的问题，自动化界面点击测试
Qwen3.8 27B 全面领先，毕竟有视觉能力，一路高歌猛进，/goal 设定目标就可以了，虚拟机丢旁边看着它一直推进，SFTP 面板都在做 GUI 的冒烟测试。构建完成后空载内存只有 39MB ，看到原子弹爆炸了。
就是中间有一个 bug ，反馈给它后，它自己用了插桩、探针、前端 SPY 、hook 多种手段来调试，花了 5100w 的 token ，修了一行代码，再次看到原子弹爆炸，xhigh 真就是用电力换能力了。
@yjhatfdu2 那是给定任务的结果，在我这里两个都大差不差，都差一口气，muse 跑得更快心情更舒畅
DFlash2: https://huggingface.co/incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 试试, 还能提速应该
昨天用笔记本跑了一下 qwen3.8-27B 没感觉能达到 flash 的程度, 甚至觉得蠢而且没有遵从我的 `agents.md` 指令
5090，4090，3090 可以看 ninfer 项目及其 fork 项目，专门为这几个显卡写的推理引擎。
@sentinelK 卧槽，心动了，不过自营现在 68000 了诶。。
@zp396099430 Minimax H3 出的时候已经上扬了，再加上 Qwen3.8-27B 。
不过 pro 5000 已经是最后上涨的了，pro6000 已经翻倍半年了。