M2 Ultra/Qwen3.8 Flash 最新更新 - 最新 oMLX 引入重大加速
摘要
最新 oMLX 更新为 Apple 的 M2 Ultra 芯片和 Qwen3.8 Flash AI 模型带来重大加速，提升性能和效率。
暂无内容
相似文章
Qwen3.8-Flash-Next 针对 Mac 优化版
本文详细介绍了在 Mac M1 Max 硬件上运行 Qwen3.8-Flash-Next AI 模型的自定义优化，包括 SSD 流、自定义量化和稀疏注意力机制，以提升性能。
~ 2 倍速度提升：针对 Apple Silicon 上的 Qwen3.8 27B
MTPLX 框架在 Apple Silicon 上实现了 Qwen3.8 27B 模型 ~ 2 倍速度提升和 Qwen3.6 35B 模型 ~ 1.5 倍速度提升，具备自动调优和针对 MLX 模型的基准转换功能。
M5 Ultra 96GB 对比 M5 Max 128GB — 双倍带宽是否值得牺牲32GB RAM，何况Qwen3.8-Flash-Next明天即将发布？
本文对比了Mac Studio M5 Ultra和M5 Max配置在运行AI模型时的取舍，聚焦于带宽、RAM与即将推出的Qwen3.8-Flash-Next模型之间的权衡，并探讨性能与量化问题。
@inco_ai: 希望您喜欢我们的首次发布！（更多精彩即将呈现）
Inco AI 宣布 DFlash 2，这是一项下一代解码技术，可在 M5 Max MacBook Pro 上为 Qwen3.8-27B 实现高达 4.6 倍的速度提升，提高效率而不改变输出。
Qwen3.8-Flash-Next MTP 集成至 ik_llama.cpp（集成头或单独 -md 文件）... 在 5090 + 128GB 上 45 → 90 tok/s，甚至可在 12GB 4070 上运行
文章详细描述了将 Multi-Token Prediction (MTP) 支持合并至 ik_llama.cpp 的过程，这显著提升了 Qwen3.8-Flash-Next 模型的令牌生成速度，基准测试显示在高端硬件上速度最高可提升一倍。