**[中文化] Strata**

此项目是 [Niko1221/Strata](https://github.com/Niko1221/Strata) 的中文翻译版本。

• 原项目 Stars: 17002
• 主语言: C++
• 许可证: MIT
• 翻译日期: 2026-10-08
• 原始 README: README_en.md

说明：下方 README 正文为**原项目文档的中文翻译**，力求忠于原文；本页顶部的「中文快速上手」为**面向中文用户的补充导读**（非原文内容），目的是让你不用读完整篇 README 就能先把项目跑起来。

如有翻译不准确之处，欢迎提 Issue 或 PR。

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🚀 中文快速上手（补充导读，非原文）

这是什么 / 解决什么问题

Strata 让你在自己的普通 PC 上运行一个 1250 亿参数的大模型（Qwen3.8-Flash-Next），无需服务器。它能聊天、写代码、理解图片，并能与你的应用和编程助手协作，所有数据都不离开你的电脑。它解决的是「想用大模型但不想依赖云端、也不想买服务器」的问题。

快速上手（最短路径）

1. 下载并解压：从 GitHub 下载 main.zip 并解压（或使用 git clone）。
2. Windows：双击 START-HERE.bat。Linux：在 Strata 文件夹中运行 ./setup.sh。
3. 安装程序会问你几个问题（选哪个模型、多大、多少上下文、是否读图），每次按 Enter 接受推荐值即可。
4. 它会自动下载模型（约 70 GB）并启动。浏览器会打开 http://127.0.0.1:8080。
5. 下次启动：再次运行 START-HERE.bat（或 ./setup.sh），会直接启动，不会重复下载。关闭窗口即停止模型。

也可以用 AI 编程助手自动安装：把 README 中提供的提示文本粘贴给 Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot 等即可。

环境要求

• 操作系统：Windows 10 / 11 或 Linux，需最新的 NVIDIA 或 AMD 显卡驱动。
• 显卡：NVIDIA GeForce RTX 20/30/40/50 系列，或 AMD Radeon RX 7900 XT/XTX、RX 7800 XT/7700 XT、RX 9060 XT、RX 9070/9070 XT、Radeon AI PRO R9700、RX 6800/6900 系列。需要 12 GB 显存或以上（8 GB 也能跑，但很慢）。
• 内存：32 GB 或以上；64 GB 可运行所有尺寸的模型。
• 硬盘：约 80 GB 可用空间，建议用 SSD（首次启动会快很多）。
• CPU：x86-64 且支持 AVX2（原文未说明具体最低型号，仅提到「任何 Intel/AMD 桌面 CPU」）。
• Python：3.10 或以上（START-HERE.bat 会在缺失时自动安装 Python 3.12）。
• 国内网络提示：模型从 Hugging Face 下载（约 70 GB），国内用户可能需要更换镜像源或使用加速下载。

常见坑与注意事项

• 首次启动会卡顿：模型启动时 PC 可能 1-3 分钟变慢或无响应（首次最久），因为要加载 35-55 GB 到内存并预留显存。这是正常的，不要关闭窗口。
• 需要大显存：12 GB 显存是硬性门槛，低于此值虽然能跑但很慢；显存越大速度越快。
• 下载量大且可断点续传：模型约 70 GB，下载中断后重新运行会从断点继续，不会从头开始。
• 平台限制：Intel Arc、Strix Halo 等属于实验性支持，需在 Linux 下从源码编译；Docker 方式仅支持 NVIDIA 显卡，且宿主机需 NVIDIA 驱动 >= 580 和 nvidia-container-toolkit。

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Strata

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