Qwen 3.6 在双 RTX PRO 6000 上的基准测试
摘要
使用 VLLM 在双 RTX PRO 6000 GPU 上对 Qwen 3.6 27B 和 35B 模型进行基准测试,生成吞吐量高达每秒 3500 个令牌。
相似文章
在 2x3090 NVLINK 上对 Qwen 3.6 27B MTP 进行基准测试
对 Qwen 3.6 27B MTP 在 4 张 RTX 3090 GPU 上的基准分析表明,基于 NVLink 的张量并行相较于 PCIe 配置可实现显著的吞吐量提升(最高达 +53%)。
Qwen 3.6 27B 投机解码基准测试:单张 RTX 3090 上实现 ~100 TPS
一份详细的基准测试,比较了单张 RTX 3090 上 Qwen 3.6 27B 的投机解码引擎,显示 ik_llama 在代码生成中达到约每秒 100 个 token。结果包括 5 种引擎变体的解码 TPS、TTFT、显存占用和上下文退化情况。
4x RTX 3090 上的 Qwen3.5-27B、Qwen3.5-122B 和 Qwen3.6-35B —— MoE 模型在严格全局规则下的表现困境
潜水多年的老用户,首次发帖。在 4 张 RTX 3090 上对三款 Qwen 模型分别进行了 20 多个会话的实时智能体工作测试——**Qwen3.5-27B** 稠密模型、**Qwen3.5-122B-A10B** MoE 和 **Qwen3.6-35B-A3B** MoE。以下数据均解析自持续真实负载下的 vLLM 日志,而非合成基准测试。**本文所有数据的关键负载背景:** 测试框架是一个多智能体编排器,同时运行 1-6 个并发的 OpenCode 会话,Prompt 长度为 30-60k token,并且强制执行**严格的 Bash 允许列表
RTX Pro 4500 Blackwell - Qwen 3.6 27B?
一位开发者分享了在搭载 NVIDIA RTX Pro 4500 Blackwell 显卡的服务器上,使用 llama.cpp 运行 Qwen3.6-27B 模型的本地推理基准测试数据及 systemd 配置。该帖文征集了提升吞吐量的优化建议,并探讨了更大模型的潜在应用场景。
@cniongolo: 我不确定大家是否已经意识到,你实际上可以在双 GPU 上运行 Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated-MTP-GGUF…
演示了在双路 Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell GPU 上,使用 Hugging Face Inference 运行自定义 Qwen 模型(Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated-MTP-GGUF),达到每秒约 195 个 token 的处理速度。