网盘里只放模型文件。模型动辄几十 GB，国内从 Hugging Face 下载经常失败，网盘可以省掉这一步。安装包、显卡引擎和源码请从 官方发布页 下载，新版安装包不再分显卡型号，每个系统只有一个。
打开夸克网盘下载模型
Strata 模型文件（安装包请到官方发布页下载）
Strata v0.2 新版部署教程与 QA：桌面应用、国内下载与 DeepSeek
本地大模型Windows / Linux / Macv0.2.7 桌面应用新增 DeepSeekAgent 接入更新于 2026 年 10 月 27 日
Strata 可以让电脑在本地运行大模型Qwen3.8-Flash-Next，模型能力和排行可以来👉这里查看，本地部署能提供基本的网页聊天，查询资料，识别图片，也能接入本地电脑agent智能体编程助手等，帮你干活整理资料等。新版已经变成有中文界面的桌面应用，还多了一个更大的模型 DeepSeek V4.1-Flash 可选。第一次安装，先检查配置，再按步骤操作；遇到问题可以直接跳到后面的 QA。
- 文中为大家准备了越狱版无审查模型，大人必备😄
Strata 开源项目
Niko1221/Strata · 向作者致敬
旧版教程（含视频）
v0.1.44 源码安装方式与配套视频
本篇没有配套视频
这次新版只更新了图文教程，没有录制新视频。上一期视频演示的是 v0.1 的源码安装方式，和新版桌面应用的步骤不一样，想看可以去 旧版教程；安装请以本文的文字步骤为准。
AI 玩家交流群
不懂的可以进群问，大家一起交流 Strata 部署、硬件选择和 Agent 接入。群里没有任何收费项目，纯玩家交流。
- 本地大模型
- 数码好物
- Agent 实践
- 免费 AI 工具
- 电脑硬件
11 月 2 日前有效
资料说明
这是 Strata v0.2 新版的教程，按官方文档和最新版 v0.2.7（2026 年 10 月 27 日发布）整理。项目从 v0.1.44 起变化很大：从“下载源码、运行 START-HERE.bat”变成了“下载安装包、打开应用”。还在用老方法、想看 v0.1.44 详细步骤的朋友，可以看 旧版教程。配置要求以官方说明为依据；QA 里也整理了上一期抖音视频评论中大家问到的问题。文中的新版说明来自官方文档和发布说明，不代表我已经逐台实测。
已部署用户：从 v0.1.44 到 v0.2.7 变了什么？
- 变成了桌面应用＋终端两种用法。每个系统只有一个安装包（Windows
.exe、Linux.AppImage、Mac.dmg），应用有简体中文界面；首次启动时自动下载适合你显卡的引擎。喜欢命令行、要接编程助手的，用终端版的strata launch。原来的START-HERE.bat还在，但官方已经把它归为开发者用的源码方式。 - 新增 DeepSeek V4.1-Flash。比 Qwen 更大的模型，12GB 显卡加 46–64GB 内存就能跑，但下载 239–274GB，硬盘至少要留约 245–280GB，速度也慢得多。Mac 暂不支持。详见 DeepSeek 配置说明。
- Mac 不用自己编译了。下载
.dmg拖进“应用程序”就能用，官方要求已改成 M1 或更新芯片＋macOS 15，并在 M1 Max 上实测过。旧版教程里“M1/M2/M3 先别装”的提醒可以不用再等了。 - 12GB 及以下的 NVIDIA 卡更快了。v0.2.7 官方在 RTX 3060 12GB（IQ3_XXS）上测到：写故事 46.2 → 53.1 token/s，写代码 45.7 → 62.5 token/s。这项优化会让模型选的“专家”略有不同，所以同一个问题的措辞会和旧版不一样，不是装坏了。
- 看图默认开启，网页聊天页大更新。显存低于 24GB 时用 CPU 读图，不占显存；网页聊天新增保存对话、搜索、改问题、从某一轮分支等功能（默认关闭，在聊天设置里打开）。
先看 已经安装了？怎么升级。模型文件可以继续用，不用重新下载几十 GB。小白先用默认设置，跑通了再调参数。
安装前核对已知问题
- Windows 程序还没有代码签名。如果弹出“Windows 已保护你的电脑”，确认文件来自官方发布页后，点“更多信息”→“仍要运行”。全新 Windows 11 开了“智能应用控制”时，可能直接拦截引擎；处理方法见 官方故障排查，不建议为此随手关闭系统保护。
- AMD 在 Windows 上的测试最少。RX 7000 系列和部分安装包作者没有真机跑过，主要靠用户反馈；AMD 用户优先看 官方 AMD 说明。
- v0.2.7 的若干新默认设置在部分硬件上没测，比如 RTX 40 系列的新速度表（作者手上没有 40 系显卡）。哪里不对劲，可以按 进阶说明 一键退回 0.2.6 的默认值。
完整清单见 v0.2.7 发布说明。
1. 官方列出的硬件要求
先认清几个词
显存是显卡自己的内存；系统内存是内存条容量；上下文是一次能处理的文字量；Agent是能调用工具、读文件或执行任务的 AI 助手；引擎是 Strata 里负责驱动显卡的那部分程序，新版会按你的显卡自动下载。
Windows/Linux 先看这张表，Mac 看表后单独的说明。Mac 的统一内存不能直接套用 PC 的“显存＋内存”选择方式。
| 项目 | 要求、配置或模型选择 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 显卡 · NVIDIA（英伟达） | RTX 20、30、40、50 系列；推荐 12GB 及以上显存 | 驱动 580 或更新用 CUDA 13 引擎；旧驱动、旧卡会用 CUDA 12 引擎，应用自动选 |
| 显卡 · AMD | RX 7700/7800/7900、RX 9060/9070、Radeon AI PRO R9700；推荐 12GB 及以上显存 | RX 6800/6900 为实验性；Windows 上的 AMD 测试最少 |
| 显卡 · 其他 | Intel Arc（仅 Linux、仅终端）、AMD Ryzen AI Max（Strix Halo）、苹果 M 系列 | 各有单独文档，不作为本文的小白安装方案（Mac 见下方） |
| 多卡 | 支持多张 NVIDIA 或 AMD 卡分担模型 | 新版每张卡可设“主卡 / 辅助 / 不用”；8GB 及以下的卡默认不用 |
| 系统内存 · 32GB | 先选 Coder | 适合代码，中文和通用能力较弱；配 24GB 大显存卡时，Q2_0/IQ2_XS 也能用低内存模式跑 |
| 系统内存 · 48GB | Q2_0 或 IQ2_XS | Q2_0 最快，IQ2_XS 质量稍好 |
| 系统内存 · 64GB | 按应用推荐项选；IQ3_XXS、IQ3_S 都能装下 | IQ3_S 质量最好但最慢，装下后余量很少，少开后台程序 |
| 系统内存 · 96GB 以上 | IQ3_S，或 Unsloth 的 4–8 bit 版本 | Unsloth 4–8 bit 要把全部专家放进内存，需要约 72–136GB |
| 更小的模型 | Qwen3.6-35B-A3B | 约 32–52GB 内存，参数更少、更省内存 |
| 系统 · PC | Windows 10/11 或 64 位 Linux | 桌面应用 Windows/Linux/Mac 都有 |
| 硬盘 | 优先 NVMe SSD；Q2_0 到 IQ3_XXS 下载约 66–76GB | 首次启动还会下载约 6GB 辅助文件，看图再加约 1GB；按所选版本预留空间 |
| 官方测试配置 · NVIDIA | RTX 5070 12GB＋Ryzen 5 7600＋64GB 系统内存 | 测试配置，不是最低要求 |
Strata 硬件要求与模型选择（Qwen3.8-Flash-Next）
不确定时怎么选
这些模型名称是不同压缩版本，官方推荐顺序是 ISTA-DASLab 原版 → Unsloth → Gyro → 其他。不确定就用应用推荐项。显存和系统内存是两回事，不能直接相加判断能否运行；官方的判断方法是：系统内存至少要装下模型的“专家”部分，再多留约 10GB 给系统。
Mac 要什么配置？
苹果 M 系列芯片（M1 或更新）＋macOS 15 或更新系统。在左上角苹果菜单点“关于本机”，就能看到芯片和内存。Intel Mac 不支持。官方实测过 M5 Max 128GB、M4 Mac mini 32GB 和 M1 Max 34GB 三台，其他芯片还缺实测。
| Mac 统一内存 | 起步选择 | 先知道这些 |
|---|---|---|
| 32–48GB | 读 SSD 模式，可先试 Q2_0 或 Gyro-S | 模型装不下内存，边读内置 SSD 边算，速度较慢；32GB M4 mini、34GB M1 Max 已实测 |
| 64GB | Q2_0 | 给 macOS 和其他程序留余量，不套用 PC 的 64GB 模型建议 |
| 96GB | IQ3_S | 官方推荐项，96GB 起默认就是它 |
| 128GB 以上 | IQ3_S，或 Unsloth UD-Q4_K_XL | 后者质量更高、更占内存；更大的 Q5/Q6 在 128GB 上也要读 SSD |
小内存 Mac 把模型放在内置 SSD，不要先拿移动硬盘试。Q2_0/IQ3 系列下载约 66–84GB，读 SSD 模式还可能另外生成约 34–40GB 的文件，不能只按压缩包大小留空间。Mac 一次只回答一个请求，暂不支持 DeepSeek。详细依据：官方 Mac 文档。
新模型 DeepSeek V4.1-Flash 要什么配置？
v0.2.4 起新增，v0.2.5 起桌面应用里也能直接选。它比 Qwen3.8-Flash-Next 大得多，内存放不下的部分直接从 SSD 读，所以对硬盘要求很高、速度也慢得多。
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 显卡 | NVIDIA RTX 30/40/50 系列 12GB 及以上（Windows、Linux）；AMD Radeon AI PRO R9700（Linux）；Ryzen AI Max（Windows） |
| 系统内存 | 至少 46GB，64GB 是官方测得比较舒服的容量 |
| 硬盘 | NVMe SSD；下载 239GB（1.75 bit）、257GB（2.00 bit）、274GB（2.25 bit），空闲空间要比下载量再多几 GB |
| 上下文 | 默认 8K；v0.2.7 可选到 1M，但 256K 以上官方标注“还没测” |
| 不支持 | Mac；RTX 20 系列不在支持列表里 |
官方 v0.2.5 实测（2.00 bit 版本）：RTX 5070 12GB＋64GB 内存，回答约 4–6 token/s；RTX 3060 12GB＋46GB 内存约 9–11 token/s。CPU 核数和 SSD 速度影响很大，同一张卡在不同电脑上差别明显。应用里有个“速度”选项：“更快”只用 6 个专家中的 5 个，质量差别通常感觉不到，16GB 及以下显存的电脑默认就是它。
小白建议：先把 Qwen3.8-Flash-Next 跑顺，再考虑 DeepSeek。硬盘不够 300GB 空闲、或者是机械硬盘的，就不要试了。依据：DeepSeek 官方说明。
2. 从零安装和日常使用
让本地 Agent 帮忙部署
可把下面这段话交给电脑上的 Agent，让它按官方 AI_SETUP.md 检查显卡、内存和磁盘，再选择合适模型：
帮我在这台电脑上部署 Strata 0.2.7。我在国内，请先阅读官方 docs/AI_SETUP.md，检查显卡、内存、可用空间和 GitHub、Hugging Face、魔搭 ModelScope 能否访问。优先用终端版 strata launch；下载模型前先用 --plan 给我看计划，模型从魔搭下载（设置环境变量 STRATA_SOURCE=modelscope）。装好后启动，并告诉我客户端怎么接入。官方项目：https://github.com/Niko1221/Strata 。
国内用户先看这里
新版有三样东西要下载：安装包、显卡引擎、模型。
- 安装包和引擎都从 GitHub 下载，网盘不提供。应用里下载引擎失败时，可以在浏览器里从 官方发布页 手动下载对应的引擎包（文件名以
strata-engine-开头，选和应用里显示的名称一致的那个），再在应用里选 “I already have the file”（我已有文件） 导入。 - 模型默认从 Hugging Face 下载，国内经常连不上。桌面应用界面里没有切换国内源的按钮；终端版和源码方式可以用魔搭 ModelScope 国内源，下面各页签里已经写好命令。
- 也可以从网盘下载模型文件，再在应用里导入本地文件，或用终端
--model-path指向它。
已经从网盘下载模型？展开看怎么使用
终端版（推荐）：用 --model-path 指向包含全部分片的文件夹，或单个 .gguf 文件。先加 --plan 看一眼计划，确认显示“需要下载 0”再正式启动：
strata launch --model-path "D:\models\IQ2_XS" --plan
strata launch --model-path "D:\models\IQ2_XS"Linux/Mac 把路径换成 /data/models/IQ2_XS 这样的格式即可。想先检查文件能不能识别，可以用 strata models import "D:\models\IQ2_XS" --plan，它只检查，不复制、不移动文件。
源码方式（START-HERE.bat）：和以前一样，用 --gguf-dir 指向分片目录：
START-HERE.bat --setup --source modelscope --family qwen --model IQ2_XS --gguf-dir "D:\models\IQ2_XS"把路径和模型换成实际下载的版本。即使模型齐全，首次启动仍可能下载约 6GB 的 MTP 等辅助文件，下载了 GGUF 不等于已具备所有运行资源。
无审查版不是普通菜单选项
如果文件是 OrcaRouter Uncensored IQ3_XXS，需按 官方 ORCA.md 手动流程 转换并单独配置服务。不要改名冒充原版，也不要直接套用上面的命令。官方验证针对 IQ3_XXS，不能推及其他量化版本；转换也不会恢复原始模型精度。建议新手先跑通推荐的通用模型，再让 Agent 按该文档处理特殊版本。
按操作系统安装
安装时有哪一步看不懂、遇到报错，可以 扫码进群问，说清楚卡在哪一步，带上报错截图更方便大家帮你看。没有任何收费项目，纯玩家交流，不用担心进群后要买课或付费。
三种装法选一种就行：
- 桌面应用：有窗口、有中文界面，最适合小白。
- 终端版：一行命令安装，适合接编程助手、想用国内源下模型的朋友。
- 源码方式：就是旧版教程的
START-HERE.bat老方法，国内源命令最成熟，老用户可以继续用。
Windows 桌面应用
下载安装包
去 官方最新发布页 下载
Strata-0.2.7-windows-x64-setup.exe。页面上那些strata-engine-…、strata-control-…压缩包是组件，不是安装包，不用点。安装并打开
双击安装，不需要管理员权限。弹出“Windows 已保护你的电脑”时，点“更多信息”→“仍要运行”。打开后在设置里把语言选为简体中文（如果没有自动切换）。
下载显卡引擎
第一次打开，应用会显示适合你显卡的引擎、大小和一个下载按钮，支持断点续传。应用里下载失败，就在浏览器里从官方发布页手动下载应用显示的那个引擎包，再选 “I already have the file”（我已有文件） 导入。
选模型，等待下载
拿不准就选应用推荐的模型，存放位置默认是
文档\Strata\Models，C 盘空间不够就换一个盘。第一次要下载几十 GB，中断后再点下载会接着下。国内下载模型很慢或失败，看下面的“国内源”说明。开始聊天
模型加载完就能在应用里直接聊天。首次加载可能让电脑卡顿 1–3 分钟，先耐心等一会儿。先发一句“你好”，确认能回答，再试长文和 Agent。
应用下载模型太慢？试试让它走国内源
应用界面里没有切换下载源的选项。按官方源码，Strata 的下载程序会读取 STRATA_SOURCE 这个环境变量；应用会不会把它传过去，我还没有在桌面应用里实测，可以试试：
关闭 Strata 应用（包括任务栏右下角的托盘图标）。
按
Win+R，输入cmd回车，执行：setx STRATA_SOURCE modelscope重新打开 Strata，再点模型下载。
不生效的话，改用右边的“终端版”页签，那条路的环境变量是确定会传给下载程序的。不想再走国内源时，执行 setx STRATA_SOURCE "" 清空。
以后怎么用：直接打开 Strata 应用，在“模型”里加载或换模型；关闭应用就会停止模型。
Linux
下载 AppImage
从 官方发布页 下载
Strata-0.2.7-linux-x86_64.AppImage。小白建议用 Ubuntu 22.04/24.04。加上运行权限并打开
在文件所在目录打开终端，执行：
chmod +x Strata-0.2.7-linux-x86_64.AppImage ./Strata-0.2.7-linux-x86_64.AppImage如果提示缺少 FUSE，改用
./Strata-0.2.7-linux-x86_64.AppImage --appimage-extract-and-run。下载引擎和模型
和 Windows 应用一样：先下载显卡引擎（应用里下载失败就从官方发布页手动下载，选“I already have the file”导入），再选模型下载。
没有桌面的远程 Linux 机器，用终端版更方便。以国内源安装模型：
curl -fsSL https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.sh -o install.sh && sh install.sh
STRATA_SOURCE=modelscope strata launch找不到 strata 命令时，用安装程序打印的完整路径，通常是 ~/.local/bin/strata。在远程机器上装好后，按第 3 节设置另一台设备访问。Linux AMD 用户先看 官方 AMD 说明。
Mac
先确认芯片
需要苹果 M 系列芯片（M1 或更新）＋macOS 15 或更新系统。Intel Mac 不能用。Mac 暂不支持 Swift、Coder、Qwen3.6 和 DeepSeek，先选应用推荐的 Qwen3.8 模型。
国内下载模型：Mac 用终端版走国内源更稳。在“终端”里执行：
curl -fsSL https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.sh -o install.sh && sh install.sh
STRATA_SOURCE=modelscope strata launch以后怎么用：打开 Strata 应用即可。Mac 目前一次处理一个请求，其他人排队；看图功能默认开启，在 GPU 上运行。依据：官方 Mac 文档。
终端版
适合想用命令行、接编程助手，或者需要国内源下模型的朋友。Windows、Linux、Mac 都能用，安装脚本本身要从 GitHub 下载。
一行命令安装
Windows：在开始菜单搜索“PowerShell”打开，执行：
irm https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.ps1 | iex装好后关掉这个窗口，再开一个新的 PowerShell。
Linux / Mac：在终端执行：
curl -fsSL https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.sh -o install.sh && sh install.sh用国内源启动
Windows PowerShell：
$env:STRATA_SOURCE="modelscope" strata launchLinux / Mac：
STRATA_SOURCE=modelscope strata launch这样设置只对当前窗口有效，关掉窗口就失效。按界面一步步选模型、上下文、存放位置和访问方式，方向键选择、回车确认、
?查看说明。拿不准就接受推荐项。等下载和启动完成
下载完会自动启动并打开监控界面。浏览器访问 http://127.0.0.1:8080 就能聊天；想让它自动打开网页，启动时加
--open。
以后怎么用：
| 想做什么 | 命令 |
|---|---|
| 先看计划，不下载、不改动 | strata launch --plan |
| 后台运行，不开监控界面 | strata launch --yes --no-tui |
| 查看运行状态 / 停止 | strata launch --status / strata launch --stop |
| 列出已有模型 | strata models list |
| 检查电脑和环境 | strata doctor --live |
更多参数见 官方终端指南。
源码方式（老方法）
就是 旧版教程 里的安装方法，官方现在把它归为开发者用的源码方式，但仍然可用，国内源参数也最成熟。已经这样装好的老用户，继续用就行。
下载并解压源码 ZIP
用 官方 ZIP 下载 获取最新源码。右键“全部提取”，进入能看到
START-HERE.bat（Linux/Mac 是setup.sh）的那层文件夹。不要在压缩包里直接运行。用国内源安装
Windows：在文件夹顶部地址栏输入
cmd回车，执行：START-HERE.bat --setup --source modelscopeLinux：右键“在终端打开”，执行：
chmod +x setup.sh ./setup.sh --setup --source modelscopeMac：先执行
xcode-select --install装命令行工具（源码方式要在本机编译，约 1–15 分钟），再执行：chmod +x setup.sh STRATA_SOURCE=modelscope ./setup.sh --setupMac 不要照抄
--source modelscope参数，用上面这种环境变量写法。选模型，等待完成
拿不准就按回车接受推荐项。看不懂英文提示时，
Images是看图功能，只想先试文字聊天可以选no。中断后在同一个文件夹重新执行命令即可继续，不要删已下载的文件，也不要同时开两个安装窗口。打开聊天页面
在这台安装模型的电脑上访问 http://127.0.0.1:8080，先发一句“你好”。
注意：源码 ZIP 不是完整离线包。首次安装仍可能从 GitHub 下载引擎，并联网安装 Python 等运行组件。以后怎么用：Windows 双击 START-HERE.bat，Linux/Mac 运行 ./setup.sh；更换模型或设置时，再执行上面带国内源的命令。依据：官方源码安装说明。
已经安装了？怎么升级
先停掉模型，备份配置，原来的模型文件保留。按你当初的安装方式选：
- 用的是 旧版教程 的 ZIP / START-HERE.bat：下载标明新版本的源码 ZIP，解压到一个新文件夹，模型目录继续用原来的
Strata-data。若原来就放在程序文件夹旁边，新程序也放在同一父目录；自定义模型位置则用--data-dir指向原数据目录。运行START-HERE.bat（Linux/Mac./setup.sh）让新版完成准备。Git 安装的可以直接运行UPDATE.bat或./update.sh。 - 想从老方法换成桌面应用或终端版：装好新版后，不要急着重新下载模型。终端版会自动找以前安装记住的文件夹，用
strata models list看能不能找到；找不到就用strata launch --model-path指向原来的模型文件夹。 - 已经在用 0.2.x 桌面应用：打开“设置”，找到更新，安装新版本后再按提示更新引擎。模型文件和设置都会保留。
- 已经在用 0.2.x 终端版：先停掉模型，再运行
strata update，完成后用strata --version确认。新引擎有问题时，strata components rollback可以退回上一个引擎。
升级完先发短问题确认正常，再接 Agent。已经正常用的配置不用盲目追新，升级前先看文章顶部的已知问题。
下载失败了，先看这里
- GitHub 打不开、安装包或引擎下载失败：安装包和引擎只能从官方发布页获取，网盘不提供。先确认浏览器能打开 GitHub 发布页再下载；引擎下好后在应用里选“I already have the file”导入。
- 终端版一行命令安装失败：安装脚本本身在 GitHub 上，打不开 GitHub 时这条路走不通，先解决 GitHub 的访问问题。
- 模型下载失败：终端版确认设置了
STRATA_SOURCE=modelscope，源码方式确认命令里带--source modelscope；检查能否打开 魔搭网站，网络恢复后重新运行同一条命令，已下载的部分会保留。 - 提示 Python、pip 或其他软件包下载失败（源码方式）：这是运行环境下载出了问题，先看报错里的下载网址；模型从网盘下载好了，也不能省掉这一步。
还是装不上，在终端执行 strata doctor --live，把输出、报错截图、系统和硬件配置发出来，密钥记得遮盖。先看具体哪一步失败，不用一上来就删文件、重新下载整个模型。
想测速、继续优化速度或使用多卡？
先测速，再考虑调参数。终端版运行 strata bench run；源码方式 Windows 双击 BENCH.bat，Linux 运行 ./bench.sh。报告方便升级前后对比，或者发出来交流。详见 官方测速说明。
自动找最快设置：桌面应用里有“为这台电脑找到最快的设置”；终端版启动时可加 --tune quick（快速）或 --tune thorough（彻底），同一台电脑同样的选择会复用上次的结果，--retune 重新测。Mac 不支持这项校准。
多卡：新版每张卡可以设成“主卡 / 辅助 / 不用”，应用和 strata launch 都会问。命令行写法如 strata launch --gpu-roles 1=main,0=helper，没写到的卡就不用。v0.2.7 起，两张 NVIDIA 卡分层运行时读长提示词快了很多，官方两张 RTX A4000 上 32K 提示词的首字时间从约 142 秒降到约 28 秒。详见 官方多卡说明。
进阶：回答和旧版不一样，怎么退回旧默认？
同一个问题，更新后回答稍有不同，不一定是装错了。v0.2.7 调整了多项默认加速，比如 12GB 显卡优先用已在显卡上的专家，模型选词会略有变化。日常用先保持默认，比较自己的常用任务能不能做好就行。
如果怀疑是新默认设置导致的问题，或者想做严格的版本对比，官方提供了一键退回 0.2.6 默认值的开关：
- Qwen 模型：
STRATA_DEFAULTS=026 - DeepSeek 模型：
DS4_DEFAULTS=026；桌面应用里关掉“DeepSeek speed-ups”（DeepSeek 加速）开关也是同样效果
终端版写法：strata launch --set STRATA_DEFAULTS=026。只想关掉 12GB 显卡那项优化，用 STRATA_ROUTE_PRIOR=0。你自己单独设置的参数仍然优先。这些开关用于排查和对比，不保证逐字一样，也可能变慢；小白不用改。详见 v0.2.7 发布说明。
Thinking · 思考强度
简单问题先用 off/low，复杂任务再提高。先保证短问题能正常回答，再发长文或接助手。
3. 另一台电脑或手机怎么访问？
A 是部署模型的电脑，B 是用来聊天的电脑或手机。两者需要在同一可互通的局域网，B 不用再下载模型。开放给其他设备前，一定先设置 API 密钥。
桌面应用
先创建 API 密钥
在 A 的 Strata 应用里打开 API 服务相关设置，先“创建 API 密钥”，复制保存好。应用要求先有密钥才能共享给其他设备。
开启局域网共享
把访问方式选为“局域网”，然后点“复制局域网 URL”，得到类似
http://192.168.1.100:8080的地址。v0.2.7 可以在设置里固定端口，更新后客户端不用改地址。从 B 访问
B 打开复制的地址，填写密钥。
终端版
以局域网方式启动
strata launch --access lan也可以在启动界面的“访问”一步选“你的网络”。Strata 会自动生成密钥，并打印局域网地址；之后想再看密钥，运行
strata launch --show-key。从 B 访问
B 打开打印出的地址，例如 http://192.168.1.100:8080，填写密钥。
不在同一个局域网时，终端版还支持 --access cloudflare（需要装 cloudflared）和 --access tailscale（需要装好并连接 Tailscale）。
源码方式
关闭服务，备份配置
在 A 关闭服务，备份项目里的
strata-<model>.json配置文件。设置监听地址与密钥
Windows 在项目文件夹地址栏输入
cmd并回车，执行下面命令。把密钥占位文字换成自己的长随机字符串：START-HERE.bat --setup --host 0.0.0.0 --api-key "REPLACE_WITH_YOUR_LONG_RANDOM_SECRET"Linux 使用相同参数，把入口换成
./setup.sh。按提示选择原来使用的模型和设置，等待启动。找到 A 的局域网 IP，从 B 访问
在 A 执行
ipconfig（Windows）或hostname -I（Linux），例如192.168.1.100。B 打开 http://192.168.1.100:8080，填写刚才设置的密钥。
地址别填错
B 要填 A 的 IP。127.0.0.1 指当前设备自己，0.0.0.0 只是监听设置。
访问不了时，按这个顺序检查
先检查 A 本机能否正常聊天、IP 是否正确、是否存在访客 Wi-Fi 隔离，再允许服务通过专用网络防火墙。不同地点的电脑需要另配远程访问方案。
4. 接入 Agent 或编程助手
终端版用户最省事：运行 strata connect，它会列出 OpenCode、Codex CLI、Claude Code、oh-my-pi、pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具，并把地址、密钥、模型名和上下文都填好，告诉你配置文件怎么写；strata connect --check 还能检查配好没有。桌面应用自带编程 Agent，也有“设置你的编程应用”的入口。
其他支持自定义模型的助手，手动填写：
- 接口类型：OpenAI-compatible / OpenAI 兼容。
- Base URL（服务地址）：同机填
http://127.0.0.1:8080/v1；另一台电脑填http://A的IP:8080/v1。 - API Key（密钥）：填部署时设置的密钥；未设置密钥的本机使用按客户端要求填占位值。
- Model（模型名称）：优先让客户端自动获取；Strata 兼容任意模型名称，也可填
strata或/v1/models返回的 ID。名称不会切换实际加载的模型。
按客户端使用的 API 选择地址
| 客户端协议 | 本机地址或请求路径 | 注意事项 |
|---|---|---|
| OpenAI Chat Completions | Base URL：http://127.0.0.1:8080/v1；请求：/v1/chat/completions | 普通聊天客户端通常选这一项 |
| OpenAI Responses | Base URL：http://127.0.0.1:8080/v1；请求：/v1/responses | Codex CLI 用这个；客户端需启用 Responses 协议 |
| Anthropic Messages | 请求：http://127.0.0.1:8080/v1/messages；Claude Code 的 ANTHROPIC_BASE_URL：http://127.0.0.1:8080 | Base URL 不要带 /v1，新版应用和 strata connect 显示的就是不带 /v1 的地址 |
另一台设备把 127.0.0.1 换成 A 的局域网 IP，并填写服务密钥。端口改过的话，地址里的 8080 也要一起改。Strata 的 Responses 实现是无状态的：客户端每次需发送完整历史，不支持 previous_response_id、后台任务或服务端保存回复。托管搜索等工具也不会由这个接口自动提供。详细限制见 官方 API 说明。
先验证，再接工具
先发短问题测试，再尝试读文件或改代码。聊天能连通但工具不能用时，还需检查助手是否支持对应的工具调用。
排错时附上这些信息
系统、CPU、显卡及显存、系统内存、模型名称、strata doctor --live 的输出和日志，密钥先遮盖。
5. QA：常见问题
点击问题标题展开答案，再次点击收起。
看完 QA 还是拿不准自己的配置能不能跑，或者有其他不懂的地方，可以 扫码进群问。群里没有任何收费项目，纯玩家交流，大家一起分享经验，少走弯路。
配置与兼容性 · Q1–Q10
Q1：你自己用的什么配置和模型？
我自己是 5070 Ti＋64GB DDR4，IQ3_S。上一期视频（旧版本）录屏约 50 多 token/s、日常约 90，属于个人体验，不代表同型号电脑都能达到；新版的速度我还没重新测。
Q2：32GB 能跑吗，必须 64GB 吗？
Windows/Linux：32GB 优先选偏代码的 Coder（配 24GB 大显存卡时 Q2_0/IQ2_XS 也能跑低内存模式）；48GB 可选 Q2_0/IQ2_XS；64GB 可以尝试 IQ3_XXS/IQ3_S。想聊天和处理中文，内存充足时优先通用版本。想要更小的模型，也可以试 Qwen3.6-35B-A3B。Mac 不套用这张选择表，尤其不能把 32GB Mac 直接理解成可以选 Coder；看 Q9 和前面的 Mac 配置说明。
Q3：5060 Ti 16GB＋32GB DDR4，升到 64GB 有用吗？
有用，可以选择更多模型，减少内存不足带来的卡顿；想试 DeepSeek 也至少要 46GB。但容量翻倍不代表速度翻倍，CPU 和内存带宽也有影响。
Q4：显存 16GB、系统内存也只有 16GB，为什么慢？
显存不能直接替代系统内存。16GB 系统内存低于常规建议，可能需要频繁读硬盘；先换更省内存的版本，并查看内存占用。
Q5：RTX 3070 8GB 可以吗？
8GB 卡能尝试，但较慢，官方推荐 12GB 及以上；多卡时 8GB 及以下的卡默认不用。按内存选版本、少发长文。看图功能在 24GB 以下显卡上默认用 CPU 处理，不占显存。
Q6：1660 Ti 可以吗？
官方支持列表从 RTX 20 系列起，GTX 16 系列没有列出，不建议小白按这张卡准备部署。更老的显卡官方有 单独的实验说明。
Q7：3060＋32GB 的老笔记本可以吗？
先确认实际显存，笔记本 3060 不能套用桌面版规格。32GB 优先试 Coder，显存不足时体验可能受限。好消息是 v0.2.7 对 12GB 及以下的 NVIDIA 卡做了专门优化。
Q8：其他笔记本可以吗？
满足配置要求就能尝试，散热和功耗会影响速度。也可以让台式机运行模型，笔记本只负责访问。
Q9：Mac mini 或 36GB 内存的 Mac 可以吗？
新版支持 M1 或更新芯片的 Mac，要求 macOS 15 或更新系统，Intel Mac 不支持。下载 dmg 就能装，不用再自己编译。不想折腾的朋友，仍可以让 Mac 访问另一台已经部署好的电脑。
官方实测了 M4 Mac mini 32GB 的读 SSD 模式，Q2_0 大约 8–14 token/s；M1 Max 34GB 上 Q2_0 约 7.9 token/s。速度随可用内存变化，发长文需要等更久。36GB 等其他容量不能保证同样体验；16GB/24GB 机型也不要当成已经验证能顺畅运行。64GB Mac 可从 Q2_0 起步，96GB 再看 IQ3_S。步骤见 按操作系统安装 的 Mac 页签，依据：官方 Mac 文档。
Q10：Windows 10 可以吗？
可以，官方支持 Windows 10/11，还要满足显卡、驱动和内存要求。
模型、速度与资源 · Q11–Q18
Q11：模型去哪里下载？
在桌面应用或终端版里选好模型，会自动下载模型和依赖，不用自己到处找文件。国内网络看 国内用户先看这里 的说明。
Q12：千亿参数为什么能在游戏电脑上跑？
模型经过压缩，并让显卡、CPU、内存和 SSD 一起工作，不是把全部参数装进显卡。常用的“专家”放在显卡上，其余放在内存里由 CPU 同时计算；约 29GB 的查表文件留在 SSD，每次只读几行。再加上一个小的草稿层先猜后面几个字、大模型一次验证，速度能快 1.6–1.8 倍。Coder 还减少了部分专家，通用能力会弱一些。
Q13：会把 SSD 用坏吗？
会读取 SSD，但读取不等于大量擦写。下载和系统换页会产生写入；内存不足时尤其要关注实际写入量、温度和卡顿。DeepSeek 大量从 SSD 读取，同样是读多写少。
Q14：内存小，直接靠硬盘跑可以吗？
有低内存模式，内存不够时会自动开启，但通常慢很多。硬盘不能等效替代内存，长期使用最好选适合现有容量的模型。v0.2.0 起 Linux 的读盘模式做了较大优化，官方在部分低内存测试中输出快了约 1.1–2.9 倍；这些是特定配置的结果，不代表你的电脑也一定翻倍。
Q15：正常速度是多少？
官方 v0.2.7 在 RTX 3060 12GB 上用 IQ3_XXS 测到：写故事约 53 token/s，写代码约 62 token/s。更早的官方基准是 5070 12GB＋Ryzen 5 7600＋64GB 内存，短聊天 IQ2_XS 约 79、IQ3_S 约 53 token/s（引擎 0.1.26），Q2_0 约 94 token/s（引擎 0.1.36）。这些是官方在特定电脑上的结果，不是统一标准。token 是模型处理文字的单位，不等于汉字数；长文、思考模式和后台程序都会影响速度。
Mac 差别很大：官方 M5 Max 128GB 的 IQ3_S 约 75–100 token/s，32GB M4 mini 要读 SSD，Q2_0 约 8–14 token/s。DeepSeek 慢得多，RTX 5070＋64GB 约 4–6 token/s。
我建议先测自己的电脑：终端版运行 strata bench run，源码方式用 BENCH.bat（Linux ./bench.sh）。升级前后比较时，模型和设置尽量保持一致。详见 官方测速说明。
Q16：分析 2000 多行代码要半天，怎么办？
先用短问题测试，再只发送相关代码、减少历史，把 Thinking（思考）调到 low。网页 Monitor（监控）或终端版的监控界面可查看是在读文字、思考还是输出。
Q17：总是爆内存，增加虚拟内存就行吗？
先换更省内存的版本、关闭后台软件、减少上下文和同时进行的任务。虚拟内存可能避免部分报错，但频繁换页仍会很慢。
Q18：4090 为什么不够快？能叠加 ninfer 加速吗？
更强显卡也会受 CPU、内存和模型限制。项目没有一键叠加 ninfer 的官方流程，先按现有设置排查。另外 v0.2.7 的 RTX 40 系列速度表作者没有真卡实测，觉得变慢可以按 进阶说明 关掉试试，并向官方反馈。
Agent、费用与实际用途 · Q19–Q26
Q19：能当本地 Agent、接 Harness 吗？
可以。新版桌面应用自带编程 Agent，有“动手前先问你”（Manual）和“自由执行”（Bypass）两种模式，还支持网页搜索和 /loop 循环任务。也可以接入支持兼容接口的外部助手，终端版用 strata connect 配置。网页聊天也支持自行配置 MCP 工具，见 官方 MCP 配置。接入见第 4 节。
Q20：本地免费，联网搜索也免费吗？
本地推理没有云端 token 费用，但有电费和硬件成本。搜索 API 等外部工具可能另收费。
Q21：电费怎么算？
功率（千瓦）×使用小时数×每度电价格。例如 250W 用 8 小时、电价 0.6 元，约 1.2 元；实际功率需要测量。v0.2.7 桌面应用的监控页能显示功耗，填上电价就能直接看电费。
Q22：云端也能免费用，本地有什么意义？
适合离线使用、处理本地资料和大量重复任务。偶尔聊天、希望省事，也可以继续用云端。
Q23：部署完怎么用来干活？
先试整理笔记、分析一个代码文件或生成小工具，并人工检查。需要自动读文件、改代码时，再用应用自带的 Agent 或接外部助手。
Q24：能比过顶级云端模型吗？
参数大不代表每项任务都更强。用自己的常用任务比较正确率和完成时间，比只看参数量更有意义。
Q25：能一句话生成大型 3D 游戏或视频吗？
能辅助写游戏和网页代码，但仍需素材、测试与多轮修改。它不是原生视频生成模型，建议从一个小场景开始。
Q26：内存要涨价了，要赶紧买吗？
评论里的预测不能作为购买依据。先确定自己缺多少容量，再决定是否升级。
安装与日常维护 · Q27–Q34
以下是安装和使用中常见的补充问题。
Q27：首次启动像死机一样，正常吗？
首次加载会把 35–55GB 放进内存，可能卡顿 1–3 分钟，这是正常现象。若十分钟仍无进展，检查可用内存和磁盘，终端版运行 strata doctor --live 看问题出在哪。
如果已经启动成功，却在发长文后一直卡住，或者服务自己重启，就别一直干等。先按 Q33 更新到新版，再发一个短问题确认正常，最后重试长文。仍有问题，把配置和日志一起发出来更方便排查。
Q28：网页能开，Agent 连不上？
先核对地址和密钥，再在助手里发一个短问题。401 通常查密钥，404 优先查接口路径和客户端选用的协议；连接失败查 IP、端口、防火墙。终端版可以用 strata connect --check 检查。
Q29：8080 端口被占用了？
先检查是否已经启动一份 Strata。桌面应用 v0.2.7 遇到端口被占会自动换到下一个空闲端口并提示你，也可以在设置里固定端口；终端版用 --port 8081，源码方式同样加 --port 8081。客户端地址也要一起改。
Q30：上下文越大越好吗？
不是。越长越占资源，读取也更慢；先用够完成任务的长度，长资料可以分段。超长上下文选项属于实验扩展，DeepSeek 256K 以上官方也标注了“还没测”。
Q31：能多人同时用吗？
Windows/Linux：能。终端版的 --parallel N 可设 1–8 个同时回答，默认按显卡自动决定；同时回答不等于每个人都一样快，12GB 卡上单个回答可能变慢。v0.2.7 起两张 NVIDIA 卡同时服务多人时也更快了。一个人用，先保持默认就好。Mac 当前只处理一个请求，多个用户排队，不支持这项并发设置。详见 官方并发说明。
Q32：聊天和模型存在哪？
桌面应用：模型默认在 文档/Strata/Models（可以换），聊天记录和应用状态在用户目录的 .strata 文件夹。终端版：用 strata models list 查看模型位置。源码方式：模型通常在项目旁的 Strata-data，配置和日志在项目目录。网页聊天的记录存在浏览器里，清除网站数据可能丢失。需要分别备份。
Q33：怎么更新？
先停掉模型，备份自己改过的设置。更新程序就好，原来的模型文件保留，不用重新下载几十 GB。本文核对的最新版是 v0.2.7；已知问题见文章顶部，不是每台电脑都要立即升级。
- 桌面应用：在“设置”里检查更新，装好新版后再按提示“更新引擎”。更新引擎前先卸载正在运行的模型。
- 终端版：
strata update --check看会更新什么，strata update安装，strata --version确认。新引擎不对劲就strata components rollback退回。 - 源码方式 · Git 安装：Windows 运行
UPDATE.bat，Linux/Mac 运行./update.sh，完成后再运行原启动入口。 - 源码方式 · ZIP 安装：重新下载最新 ZIP，解压到新文件夹后启动，确认仍指向原来的
Strata-data；使用自定义目录时带上--data-dir。 - 10 月 6 日之前 clone 的旧仓库：官方重写过历史，直接
git pull可能失败。新版更新脚本会尽量迁移；遇到无法更新时，另下载最新版、保留原数据和配置，避免盲目重置。
Q34：断网能用吗？聊天会上传吗？
模型下载完后，Strata 本身可以断网运行；官方说明它不需要账号，也不发送使用数据、崩溃报告或统计信息。应用自带的编程 Agent 是单独组件，有自己的遥测开关，介意的话去设置里看一下。但网页搜索、Agent 工具和远程服务可能联网发送数据，使用敏感资料前要核对这些工具。官方把每一项会联网的情况列在 SAFETY.md。
新版与 DeepSeek · Q35–Q37
Q35：以前用 START-HERE.bat 装的，必须换成桌面应用吗？
不必须。源码方式仍然能用，国内源参数也最成熟。桌面应用的好处是有中文界面、更新方便、自带 Agent；想换的话，模型文件可以继续用，见 升级说明。
Q36：DeepSeek 和 Qwen3.8-Flash-Next 该选哪个？
大多数人先选 Qwen3.8-Flash-Next。DeepSeek 要 240–280GB 硬盘、至少 46GB 内存，12GB 显卡上回答只有每秒几个 token，适合硬盘大、愿意等、想试更大模型的朋友。v0.2.7 起 DeepSeek 默认也能看图，首次多下载约 1GB。
Q37：DeepSeek 能用魔搭国内源下载吗？
按官方源码，STRATA_SOURCE=modelscope 对 DeepSeek 走的是同一套下载程序，前提是魔搭上有对应文件；DeepSeek 文件在魔搭的同步情况我还没核实。两百多 GB 的下载，建议先用 strata launch --family deepseek41 --model ist-das-2.00bpw --plan 看计划，确认来源和大小再开始。
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