Qwen3.8-Flash-Next EXL3 双卡实测 60+T/S:MTP on/off 解码速度与多轮测速
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@johnnybegood 女大应该大概率不会买3090。哈哈!decode可以。但是prefill载快点儿就好了。
@nami-ryuu 确实, 还没仔细优化调整。不过说实话我也不打算用这个模型来干活,思考太多了,有点费劲。
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@suboyang 我看过很多评测文章和视频, 世界上公认 30t/s 就可以干活了, 所以说 70t/s 干不了活这说的有点夸张, 那你可能属于对速度非常敏感的 TOP 1% 人群, 并不能代表大部分人, 所以你的意见是不具有代表性的。 另外, Qwen3.8 27B 在 3090 单卡上就可以跑到 191 t/s 了, 双卡可以到 280t/s 左右, 供你参考, 我这个帖子如果你注意看的话, 我测的是 Qwen3.8 Flash Next, 完全是另外一个模型。
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我用这个Qwen3.8-Flash-Next 干活已经干了两周了 速度是50token/s吧,而且我是调优关闭思考模式的。但是最后我还是放弃了,人是被模型拖着走的感觉, 最后我换回了deepseek。
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去了解一下智普的领导层,基本没有做技术的,算力是租的,模型是抄的,训练集就是用来跑分的。资本都是哪个啥来的。你有钱会不会投智普?心里琢磨一下。
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@suboyang 清华的张钹院士是我的老师,我会不知道么?呵呵呵
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zcode偷代码
你是不是以为 zcode偷代码 是他们第一次干?还是认为是最后一次?
zcode偷代码
你是不是以为 zcode偷代码 是他们第一次干?还是认为是最后一次?
zcode偷代码已经把它钉在了耻辱柱上了。我谈的是 glm5.3的能力,不要带太多感情哈。。。
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zcode偷代码
你是不是以为 zcode偷代码 是他们第一次干?还是认为是最后一次?
zcode偷代码已经把它钉在了耻辱柱上了。我谈的是 glm5.3的能力,不要带太多感情哈。。。
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@johnnybegood
怪不得这么拉
,自己承认了。 -
@suboyang 这位兄弟你是不是对 60+T/S有什么误解
没有冒犯的意思哈。我估计去年或今年年初开始玩儿本地AI的人,大多数都是从手上的消费级PC和游戏显卡开始入手的,大家都是有啥弄啥,本地部署能跑到30+T/S,其实就已经很心满意足了。反正到了这个速度,至少对我来说,在Hermes 的 CLI 界面上,我的阅读速度已经赶不上它吐字的速度了。
当然了,对速度的要求肯定是因人而异,因任务而异。
以我自己为例,我以前用一块闲置很久的GTX 1060 6GB,本地跑 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M, decode 才15 tok/s, 够慢吧。
但这块卡在我买 7900 XTX 之前,还真帮我干了不少活。
首先我拿它来识图。很多时候我需要一次喂几十张图片让它处理,它就在旁边慢慢并行跑;这样我的主力显卡可以继续留给本地推理,不会因为识图任务打断整个工作流。
另外,它给我本地拍娃的几万张照片分类打标签,慢归慢,但是够用,好用,还特别省电
。还有,我玩儿本地出视频的时候,它是我的”分镜头审核导演”。除了帮主模型检查提示词之外,它经常还能针对镜头提出修改意见。有时候一个建议就能避免一次无效抽卡,省下来的可能就是十几分钟,甚至几十分钟。
当然,要说快,还得是云端快,但是,为什么大家还要本地部署呢


?最后说下,Johnny大侠现在玩儿的是DIYer,贵在探索和创新,又没有考核和KPI压力,大家折腾这些东西,本来就是图个乐在其中。

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@suboyang 这位兄弟你是不是对 60+T/S有什么误解
没有冒犯的意思哈。我估计去年或今年年初开始玩儿本地AI的人,大多数都是从手上的消费级PC和游戏显卡开始入手的,大家都是有啥弄啥,本地部署能跑到30+T/S,其实就已经很心满意足了。反正到了这个速度,至少对我来说,在Hermes 的 CLI 界面上,我的阅读速度已经赶不上它吐字的速度了。
当然了,对速度的要求肯定是因人而异,因任务而异。
以我自己为例,我以前用一块闲置很久的GTX 1060 6GB,本地跑 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M, decode 才15 tok/s, 够慢吧。
但这块卡在我买 7900 XTX 之前,还真帮我干了不少活。
首先我拿它来识图。很多时候我需要一次喂几十张图片让它处理,它就在旁边慢慢并行跑;这样我的主力显卡可以继续留给本地推理,不会因为识图任务打断整个工作流。
另外,它给我本地拍娃的几万张照片分类打标签,慢归慢,但是够用,好用,还特别省电
。还有,我玩儿本地出视频的时候,它是我的”分镜头审核导演”。除了帮主模型检查提示词之外,它经常还能针对镜头提出修改意见。有时候一个建议就能避免一次无效抽卡,省下来的可能就是十几分钟,甚至几十分钟。
当然,要说快,还得是云端快,但是,为什么大家还要本地部署呢


?最后说下,Johnny大侠现在玩儿的是DIYer,贵在探索和创新,又没有考核和KPI压力,大家折腾这些东西,本来就是图个乐在其中。

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@Ben-Lee 一点点试,一点点磨呗,老黄的卡潜力无限啊,现在头疼的是市面上可能没有品相很好的了,都被挑剩下了。我觉得最好的选择是咬牙上 RTX PRO 5000、6000等卡,否则很容易踩坑啊,或者找找有没有“女大学生、不玩游戏、自用3090,几乎全新”...嘿嘿...
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@johnnybegood 不行啊兄弟,照着作业抄也不行。努力了,薪水一直涨不起来,额不,token速度跑不起来。

实测数据(刚跑的 32K prompt):当前速度:
- Cold prefill: 335.7 t/s(32067 tokens / 95.5s)
- Decode: 4.92 t/s(64 tokens / 13s)
- E2E: 108.9s
你这第二张显卡发挥大作用了,我其实还挺惊讶的你的3080跑的是PCI4.0 X 4你还能跑出60+来

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@johnnybegood 不行啊兄弟,照着作业抄也不行。努力了,薪水一直涨不起来,额不,token速度跑不起来。

实测数据(刚跑的 32K prompt):当前速度:
- Cold prefill: 335.7 t/s(32067 tokens / 95.5s)
- Decode: 4.92 t/s(64 tokens / 13s)
- E2E: 108.9s
你这第二张显卡发挥大作用了,我其实还挺惊讶的你的3080跑的是PCI4.0 X 4你还能跑出60+来

@Ben-Lee Qwen3.8-Flash 其实也就是个Moe 模型,理论上不卸载到内存而是都在显存的话,应该比27B还快很多的, 当初我 3070 8G单卡跑 35B-A3B 模型能到20多t/s 的时候, 就意识到这个真有的玩。你让AI看看是不是有模型被卸载到硬盘或者SWAP内存去了,那个速度就差太多了,但是看你的prefill又不像,不知道你的显存+内存有没有超过100G?
你看我这个ctx和显存分配, 也是让AI帮我试了好多轮才试出来的,当然也不排除40G显存是个坎。 另外还有一个,我发现 exllamav3 会用到几乎100%的CPU, 我的cpu是 3950X, 还是比较猛的能相当一块小显卡了,跑的时候我看它真的是100%在干活,可能跟cpu性能也有关系。
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