在6GB显存和16GB系统内存上运行Qwen 3.8 flash next的体验
摘要
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。
在厌倦了刷新和搜索关于qwen 3.8 35 a3b的subreddit后，我决定尝试一下qwen 3.8 flash next。所以我设置了双启动并构建了llama.cpp，在ubuntu中，仅使用16GB显存和6GB GPU，我能够稳定达到6-7个每秒的token生成速度。说实话，对于1位量化来说，这效果非常棒。我将增加量化变体，直到获得尚可的速度和可接受的结果。应该尝试哪种量化方式更好？我不想整天下载、删除再重新下载。https://preview.redd.it/vreqm0btn4mh1.png?width=868&format=png&auto=webp&s=5ccd5d6152bd4c7f52782b79e03af5720c219975
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