2026年10月24日，开源本地推理引擎 Strata 发布 v0.2.4 ，终端版正式加入对 DeepSeek V4.1-Flash-1017 的支持。一张 12GB 显存的 RTX 3060，搭配 46GB 内存，就能在本地加载这个总参数 552B 的 MoE 模型。代价是至少 239GB 的高速 SSD 空间，以及你需要对“本地千亿模型该跑多快”有一个诚实的预期。 一、先看干货：0.2.4 到底做了什么，跑出了什么数字 发布时间与版本范围 Strata 0.2.4 于 2026年10月24日 发布，对应终端包版本 0.2.4.1。这次更新 仅限终端版 （strata launch / strata setup），桌面 GUI 仍然停留在 0.2.3，DeepSeek 支持会在后续版本中加入。0.2.4.1 是一个修复补丁，主要解决 0.2.4 终端包缺少 DeepSeek 准备脚本、安装卡在“Preparing your model”的问题。 核心功能：热门专家缓存 + SSD 流式加载 DeepSeek V4.1-Flash-1017 是一个 552B 总参数的 MoE 模型 ，采用 Causal Encoder-Decoder 非对称架构，输入时激活约 8B 参数，输出解码时激活约 16B 参数。Strata 0.2.4 的“热门专家缓存”机制，把高频使用的专家常驻内存（显存允许时进一步驻留 GPU），其余专家权重放在 SSD 上按需读取。 这等于把本地推理的瓶颈公式改写了： 不再是“显存够不够大”，而是“内存容量 + SSD 随机读性能 + CPU 调度效率”共同决定模型能不能跑、跑多快。 量化版本与存储门槛 Strata 0.2.4 提供三个来自 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO 量化版本： 量化版本 磁盘占用 质量代价（相对原模型） IQ1_M （1.75 bit） 239 GB Perplexity +21%；代码 +8.9%，agent +10.2%；普通英文散文明显偏弱 IQ2_XXS （2.00 bit） 257 GB Perplexity +15.5%；代码 +8.6%，agent +5.3% IQ2_XS （2.25 bit） 274 GB Perplexity +7.3%；代码 +3.2%，agent +2.2% 数据