黑龙江
本地大模型推理工具 Strata 连续发布了 0.2.2 和 0.2.3 两个版本。这次不仅支持多显卡协同运行，还改善了推理性能，以及长对话容易耗尽上下文的问题。
Strata 是一款免费、开源的本地 AI 工具，可以利用显卡、内存和 CPU，在普通电脑上运行大型 AI 模型，例如拥有 128B 参数的 Qwen3.8-Flash-Next。Strata 硬件门槛与支持模型
Strata 的一大特点，是能够结合显存与系统内存，在普通电脑上运行参数规模较大的本地模型。
就是把原本需要全部放到显存中的大模型，分开放到内存、SSD 中，所以显卡门槛降低了好多，但内存门槛...依旧挺高的。
硬件要求
硬件
要求
内存 + 显存
最低约 32GB，推荐 48GB～64GB
NVIDIA 显卡
RTX 20/30/40/50 系列，建议 12GB 以上显存
AMD 显卡
RX 6800 及更新的受支持型号、Ryzen AI Max
Intel 显卡
Arc，Linux SYCL 引擎
Mac
Apple Silicon M1 及更新，macOS 15 以上
硬盘
建议预留 80GB 左右，部分模型需要更多空间
CPU
推荐支持 AVX2 的 x86-64 处理器
官方也提醒， 8GB 显存 的显卡可以尝试，但速度可能明显下降。
支持模型与推荐配置
Strata 主要围绕 Qwen3.8-Flash-Next（128B） 提供不同量化版本，同时支持体积更小的 Qwen3.6-35B-A3B。
内存 + 显存档位
推荐模型
模型体积或特点
32GB
Gyro-S / Coder
低内存配置
40GB
Swift 1.5 IQ2_XS / Gyro-M
约 39.2GB / 35GB
48GB
IQ3_XXS
约 47GB
64GB
IQ3_S
约 54.8GB
96GB 以上
UD-IQ4_XS 至 Q8_0
更高精度，内存需求更大
此外，较小的 Qwen3.6-35B-A3B 支持以下量化版本：
• UD-Q4_K_XL：约 32GB
• UD-Q6_K_XL：约 44GB
• Q8_0：约 52GB
这些是模型体积或官方推荐档位，并非所有配置下都能获得流畅速度。实际还需要为操作系统、上下文缓存和推测解码组件预留资源。
对于普通用户，48GB～64GB 的内存与显存总量是比较值得考虑的配置。 如果只有 32GB，也可以从 Gyro-S 或 Coder 开始尝试。
0.2.2：支持多显卡 
0.2.2 最值得关注的新功能是 多显卡支持 。
对于拥有多张显卡的电脑，可以利用多 GPU 资源运行大型模型，进一步扩展本地推理的硬件选择。
此外，该版本还继续改进了 Gyro 系列模型的推理支持和相关兼容性。
0.2.3：长对话自动压缩，推理性能提升 
紧接着发布的 0.2.3，重点解决了几个实际使用中的问题：
• 长对话自动压缩 ：当聊天记录接近上下文限制时，可以总结较早的消息，再继续对话；也支持
/compact命令。• AMD 推理提速 ：Ryzen AI Max（Strix Halo）设备的回答速度提升 6%～19%。
• NVIDIA 性能优化 ：改进 CPU 线程和显存分配。RTX 5070 测试中，Gyro-S 模型从 31 提升至 45 tokens/s（对比 0.2.1）。
• 新增 DFlash2 推测解码 ：实验性加速功能，目前需要通过终端手动开启。
• Intel Arc 支持 ：正式提供 Linux SYCL 推理引擎安装包。
• 稳定性修复 ：解决 macOS 长提示词可能导致 Metal 引擎中止的问题，并改善终端启动、更新和模型缓存管理。
对于已经在使用 Strata 的用户，这两次更新值得关注，尤其是多显卡支持和长对话上下文管理。
升级方式 ：在桌面应用的 Settings → Update 中更新，或通过终端执行 strata update 。较早版本可能需要重新运行安装程序。
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