Qwen3.6 27B 在 RTX 5090 上,调整 MTP/缓存设置后的 6.4k 采样 token/s 分布
摘要
在 RTX 5090 上运行 Qwen3.6 27B,调整 MTP 和缓存设置后达到每秒 6.4k 个 token,展示了推理优化技术。
暂无内容
相似文章
成功运行 MTP + TurboQuant — Qwen3.6-27B 在单 RTX 4090 上实现 262K 上下文 80+ token/秒
开发者通过将 MTP(多 Token 预测)与 TurboQuant 的无损 KV缓存压缩技术相结合,在单张 RTX 4090 上实现了 Qwen3.6-27B 模型在 262K 上下文下 80+ token/秒的推理速度,并分享了实现分支和技术细节。
Qwen 27B
一位用户报告称,在q6kxl量化与多token预测下,Qwen 27B在4090+3090系统上使用LCPP实现了50-90 token/s的解码速度和1500-2200 token/s的预填充速度,并指出它在各种编码任务中表现稳定、快速且连贯。
RTX 5080 16GB:Qwen3.6 35B MoE 在 128k 上下文下的表现——56 tok/s,以及 MTP 为何无济于事
Qwen3.6 35B MoE 在 RTX 5080 16GB 上的详细基准测试表明,MTP(多令牌预测)由于显存限制,在 128k 上下文中无法提升推理速度;最佳配置为不带 MTP 的 Q4_K_XL,在 128k 上下文下生成速度约 56 tok/s。
Qwen3.6 27B Pure Quant: 16 GB 显存下 40 tok/s
使用纯 Q4_K_M 方法对 Qwen3.6 27B 进行量化的版本完全适配 16 GB 显存,在 MTP 下可实现高达 40 tok/s 的 token 生成速度,相比其他 GGUF 变体显著缩小模型体积。
@iotcoi:Qwen3.6-27B-FP8 + Dflash + DDTree,256k 上下文,10 个智能体,单颗 49W GB10 上峰值 200 tokens/s,平均解码 136 tokens/s
量化版 27B Qwen3.6 在单颗 49W GB10 GPU 上借助 Dflash+DDTree 优化,256k 上下文、10 智能体并发,峰值达 200 tok/s,平均 136 tok/s。