Reddit 用户用两张 3090 并发跑 8 个 25 万上下文 Agent
2026/11/02 — 11/02 10:18·1 个来源(全部)·1 篇报道(全部)
核心速览 (Key Takeaways)
- 一位 Reddit 用户称自己在两张 3090 上并发运行 8 个 Agent,每个上下文 250K,总吞吐约 600+ tok/s,并放出界面录屏。
- 他表示试过前置剪枝长上下文的思路,但 Agent 不断追问时被剪掉的 token 召不回来,代码召回明显下降,于是改用其他做法。
事件背景与详细解读
2026 年 11 月 2 日,Reddit 的 LocalLLaMA 版块出现了一篇帖子。发帖人称自己在两张 3090 上并发运行 8 个 Agent,每个上下文 250K,总吞吐约 600+ tok/s,并放出了界面录屏。
他表示先试过 TokenGate 那类前置剪枝长上下文的思路,单个问题还行,但 Agent 会不断追问,被剪掉的 token 召不回来,代码召回明显下降,于是换了做法。发帖人同时表示,自己欢迎被指出认识有偏差或信息有误,但认为这些发现值得分享。
目前公开材料仅此一篇,帖中写到的换用做法在原文片段中被截断,这套方法的更多细节,以及 8 个 250K 上下文 Agent 的总内存占用是否真能压在两张 3090 的显存之内,材料中都无从核对,也没有关于此事的后续报道。
AI 综合 1 篇报道生成 · 更新于 4 天前
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一位 Reddit 用户称自己在两张 3090 上并发运行 8 个 Agent,每个上下文 250K,总吞吐约 600+ tok/s,并放出了界面录屏。他表示先试过 TokenGate 那类前置剪枝长上下文的思路,单个问题还行,但 Agent 会不断追问,被剪掉的 token 召不回来,代码召回明显下降,于是换了做法。
看长上下文剪枝在 Agent 场景为什么失效
Reddit · LocalLLaMAAI 评分 53
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