一、Qwen3-32B 核心上下文与 Token 限制

• 原生上下文窗口：32,768 tokens（约 2.4 万字中文）
• YaRN 扩展后：131,072 tokens（约 10 万字中文），需 vLLM/SGLang 等支持 YaRN 的推理框架，且显存充足（INT4 量化约 25–35GB）
• 总 Token 规则：messages tokens + completion tokens ≤ 模型上下文窗口上限，超出会触发截断、报错或性能骤降。

你当前请求：5835（messages）+ 30000（completion）= 35835 tokens，已超原生 32K 上限，即使 YaRN 扩展到 128K，30000 completion 也会大幅占用上下文，影响输入承载能力。

二、参数优化建议

1. 调整 completion 上限（max_tokens）
   • 常规场景：设为 2048–4096，平衡生成长度与上下文占用
   • 长文本生成：不超过 8192，预留足够 messages 空间
   • 示例（vLLM 启动）：--max-model-len 32768（原生），API 调用时 max_tokens=4096
2. 启用 YaRN 扩展（需长上下文场景）
   • 核心配置（vLLM）：rope_scaling={"type":"yarn", "factor":4.0}，max_model_len=131072
   • 注意：仅在输入超 32K 时启用，否则可能降低短文本性能Qwen
3. 显存与并发优化
   • 量化：用 INT4/AWQ 量化，降低显存占用（如 Qwen3-32B-AWQ）Qwen
   • 并发：--max-num-seqs 设为 128–256，避免 OOM
   • 流式响应：开启 stream=true，减少前端等待与内存压力

三、快速验证与排查

1. 检查推理框架是否支持 YaRN，确认 max_model_len 与 rope_scaling 配置一致
2. 用小批量请求测试：先设 max_tokens=2048，验证无报错后逐步上调
3. 监控显存占用：INT4 量化下，128K 上下文需 25GB+ 显存，不足则降低 max_model_len

四、总结

• 原生 32K 场景：completion 建议 ≤ 8192，总 Token 控制在 32768 内
• 128K 扩展场景：需 YaRN 配置 + 充足显存，completion 可适度放宽，但仍需预留 messages 空间
• 优先保证输入完整性，再调整生成长度，避免因 completion 过大导致上下文截断。