@rumgewieselt:现在变得疯狂了……三块 1080 Ti(Pascal架构,33GB VRAM)Qwen 3.6 27B MTP 搭配 196K TurboQuant,持续 ~28-30 t/s
摘要
一位用户成功在三个 GTX 1080 Ti GPU 上对 27B 参数的 Qwen 模型进行本地推理,通过 TurboQuant 优化达到了约 28-30 tokens/秒的速度。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/08 13:32
现在变得疯狂了……
3张1080 Ti(帕斯卡架构,33GB显存)
Qwen 3.6 27B MTP搭配196K TurboQuant 稳定约28-30 t/s https://t.co/asoDLIrAad
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。
@BlackRainLabs: 使用TurboQuant,我能在GTX1060 3GB上以20 tokens/秒运行qwen 3.6 35b MoE。对于这么小又老的显卡来说,简直疯狂。…
使用TurboQuant,用户在GTX1060 3GB上以20 tokens/秒运行Qwen 3.6 35B MoE模型,展现了在陈旧硬件上令人印象深刻的性能。
Wow!Qwen 3.6:35b-a3b 在 3090 上……太惊人了。
一位用户分享了在二手 RTX 3090 上运行量化版 Qwen 3.6:35b-a3b 模型的惊人结果:将模型放入显存后,输出速度达到每秒 160 个 token,并以 75 秒的视频处理时间展示了视觉能力。
@DeepTechTR: Qwen 3.6 27B 在16 GB VRAM下速度极快!Pure Quant技术带来的影响——27B模型流畅运行的时代已来临……
Qwen 3.6 27B 在16 GB VRAM上运行快速,得益于'Pure Quant'技术,通过MTP达到40 tokens/s,并支持64k上下文,使得本地AI能在RTX 4060 Ti等消费级GPU上运行。
两块旧款RTX 2080 Ti,每块22GB显存,运行Qwen3.6 27B,使用f16 KV缓存达到38 token/s
一位用户分享其配置:使用两块改装版RTX 2080 Ti GPU(每块22GB显存)通过llama.cpp以38 token/s运行Qwen 3.6 27B,并包含关于功耗限制、张量分割模式和KV缓存设置的技巧。