难以置信!我使用llama.cpp中的mmap函数,将Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XSS放入16G+64G RAM中,速度仍达到26t/s。

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摘要

用户成功使用llama.cpp中的mmap函数,将Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XSS模型放入16GB+64GB RAM中,达到26 tokens/秒的速度,这超过了更大的非MOE 30B模型。

这甚至比非MOE 30B模型更快,后者仅达到10 t/s。设备:5070it 16GB + DDR5 6000MHz 64GB + CPU: 9800X3D
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**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)**

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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)。