Qwen 3.8 Flash Next 在普通手机上本地运行 速度达3.5 tok/s
摘要
证明 Qwen 3.8 Flash Next 可以在中端 Android 手机上以3.5 tok/s的速度本地运行,通过优化和低量化实现。
Qwen 3.8 Flash Next (80GB) 现在可以在12GB中端Android手机上达到3.5 tok/s,得益于一些优化和在密集部分的低量化。我不希望推广这个项目,只是想展示在400到500美元的手机上是可行的。
相似文章
Qwen3.8-Flash-Next. 一旦权重发布,这个架构可能会出人意料地适合本地运行。 👀
本文提供了Qwen3.8-Flash-Next模型的内存估计,表明通过量化技术,它可能适合本地运行。
Qwen3.8-Flash-Next 在单张96 GB显卡上支持170K上下文窗口,速度约110 tokens/秒。
本文介绍了一种使用量化n-gram运行Qwen3.8-Flash-Next模型的方法,可在单张96GB显卡上实现超过17万token的上下文长度。通过INT4量化技术配合内存映射磁盘访问,处理速度最高可达每秒110个token。
在6GB显存和16GB系统内存上运行Qwen 3.8 flash next的体验
一位用户分享了在配备6GB显存和16GB内存的系统上使用llama.cpp运行Qwen 3.8 flash next模型的体验,通过1位量化实现了6-7个每秒的生成速度,并寻求量化变体的推荐。
@Oluwaphilemon1: 在12GB RTX 5070上运行的Qwen3.8-Flash-Next速度只有15 tok/s,显然这不够好。所以与其买更大的G…
一位用户构建了一个名为Strata的开源推理引擎,用于优化Qwen3.8-Flash-Next在普通硬件上的运行,将速度从最初的15 tok/s提升到了最高65.1 tok/s。
在消费级硬件(RTX 4090)上以 100 tokens/s 运行 Qwen 3.8 Flash Next(125B)
Strata 是一个免费开源的推理引擎,可在 RTX 4090 等消费级显卡(12GB+ 显存)上本地运行 Qwen3.8-Flash-Next(125B)模型,写入速度约 100 tokens/s,且支持 Windows/Linux 和 NVIDIA/AMD 显卡。