在RTX 5060 Ti上使用Extened Garlic以float8精度运行Qwen3.5 35B A3B,速度达55 tok/s

Reddit r/LocalLLaMA 工具

摘要

一种名为'Extened Garlic'的技术使得在RTX 5060 Ti上以float8精度运行Qwen3.5 35B A3B模型达到55 tok/s的速度。

暂无内容
查看原文

相似文章

在 RTX 3060 + 5060 Ti 上成功运行 Qwen 3.8 27B EXL3

Reddit r/LocalLLaMA

一名用户成功运行了 Qwen 3.8 27B AI 模型在 RTX 3060 和 5060 Ti GPU 的混合设置上,使用 exllamav3 的张量并行技术,在启用 MTP 的情况下达到约每秒 50 个令牌的速度。

Qwen3.6:35b UD Q4_K_M 在 Nvidia P40 上实现 80 tok/s

Reddit r/LocalLLaMA

一位用户分享在单个 Nvidia P40 上使用 TheTom 的 TurboQuant 版 llama.cpp,以 Q4_K_M 量化方式和 100k 上下文运行 Qwen3.6 35B 模型,实现了 80 tok/s,并强调了多种优化。

**Qwen 3.8 Flash Next-GSQ-RCO-IQ2_XS:仅凭一张 RTX 3060 12GB + 16GB DDR4 内存即可达到约 21 tok/s(未做 gate pruning,100% 位精确)**

Reddit r/LocalLLaMA

一位开发者展示了一个为 llama.cpp 定制的 `--moe-direct-io` 功能,在仅配备 12GB 显存的 RTX 3060 和 16GB 内存的环境下运行 125B MoE 模型 Qwen3.5-Flash Next(IQ2_XS 量化,68GB),实现了 10–15 倍的加速(20–24 tok/s),且输出结果与官方版本逐位一致(bit-exact)。