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  4. 【实测求助】5060 Ti 16GB + 量化Qwen 27B挑战《清明上河图》3D场景:代码能写出来,但Agent总是卡在最后一步,有人能完整跑通吗?

【实测求助】5060 Ti 16GB + 量化Qwen 27B挑战《清明上河图》3D场景:代码能写出来,但Agent总是卡在最后一步,有人能完整跑通吗?

已定时 已固定 已锁定 已移动 优秀 LLM讨论区
rtx5060qwen-27b本地模型
19 帖子 8 发布者 319 浏览 1 关注中
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  • focuser liF focuser li

    最近一直在折腾 RTX 5060 Ti 16GB 显卡上的本地 Coding Agent,主要使用量化版 Qwen 27B,配合 KVMem、NInfer 和 DeepSeek Harness。

    之前测试普通代码任务,整体表现还不错,尤其是推测解码带来的速度提升,确实让16GB显存运行27B模型具有了不错的实用性。

    但最近遇到一个很有意思的问题:

    模型能够比较快地生成复杂的3D场景代码,却经常无法完成最终的视觉验收。尤其开启推理模式后,很容易陷入长时间的分析、验证、修改、再验证循环。

    我已经用几套方案反复尝试,目前还没有拿到一份从场景生成到视觉验收都令人满意、能够顺利完成交付的结果。

    想把这个任务分享出来,看看论坛里有没有朋友能用同级别硬件完成。

    一、我的测试环境

    项目 配置
    GPU RTX 5060 Ti 16GB
    系统内存 DDR5 32GB
    主模型 Qwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_S
    推理后端 NInfer
    KV格式 INT8
    Agent DeepSeek Harness
    方案一 KVMem 0.18.0 + MTP3
    方案二 KVMem 0.19.1 + DFlash2 Q4_K_M
    上下文 128K
    最大输出目标 32K
    测试方式 开启推理分别测试

    其中0.18.0 MTP3方案已较稳定,0.19.1 DFlash2还在做Agent兼容性与输出能力验证。

    二、测试任务:《清明上河图》虹桥市井3D场景

    任务是让本地模型使用 Three.js,制作一个可以在浏览器中运行的动态3D场景。

    主要包含:

    1. 《清明上河图》中具有代表性的虹桥,要求木构结构、弧形桥面、护栏及桥下通航空间。
    2. 两岸北宋风格街市,包括商铺、民居、茶馆、酒肆、摊位等。
    3. 河道、货船、码头及动态水面。
    4. 二三十个具有简单动作的市井人物。
    5. 春日自然光照、天空、植被和远景。
    6. 鼠标旋转、缩放、平移及动画控制。

    整体采用精致低多边形/体素化艺术风格,不追求照片级写实。

    最终要求:生成单个HTML文件,直接通过浏览器打开,能够正常显示完整场景并运行简单动画。

    Three.js允许通过CDN加载,不需要其他本地工程依赖。

    三、目前几套方案的实际表现

    1. KVMem 0.18.0 + MTP3,无推理模式

    这一套生成速度表现不错。

    • Decode速度:测试记录约113 tok/s。
    • 首次生成HTML:约5分48秒。
    • 能够生成虹桥、建筑、人物、船只及动画等主体代码。
    • 模型能够调用工具、编辑文件、进行语法检查。

    但首次交付存在明显问题:

    画面出现大面积发白,整体构图和视觉效果不理想。

    指出问题后,模型又花费约6分50秒进行了修改,调整了水面、光照、曝光和相机。

    虽然程序报告修复完成,但我没有把这次结果视为最终视觉验收成功。

    2. KVMem 0.18.0 + MTP3,开启推理模式

    这一套最有意思。

    模型会主动检查自己的代码,也能发现一些真实问题,例如:

    • 函数引用顺序错误。
    • 几何结构方向不合理。
    • 水面与地面遮挡关系异常。
    • 浏览器运行与截图验证错误。

    但执行一段时间后,开始进入反复调试。

    有一次记录:

    • 累计约100步。
    • 已运行约54分钟。
    • 平台累计Token统计约550万,缓存命中率97%。
    • HTML主体其实早已生成。
    • 最后一直卡在河面显示异常的诊断中。

    需要说明:550万是平台累计Token用量,包含大量缓存复用,并不代表实际新生成550万Token。

    模型尝试过调整材质、修改几何体、Raycast检测、截图像素分析、创建诊断脚本、检查浏览器进程等。

    其中有些排查本身还引入了新的错误。

    最后变成一个循环:

    发现问题 → 提出假设 → 修改 → 验证 → 否定假设 → 继续修改。

    结果是代码早就写出来了,任务却始终无法顺利结束。

    3. KVMem 0.19.1 + DFlash2

    DFlash2在部分测试中Decode可以接近100 tok/s,很有吸引力。

    但此前Agent测试遇到了另一类问题:

    • 单次输出曾受8192 Token限制。
    • 多次长代码工具调用出现截断。
    • 出现malformed_tool_call。
    • 历史KV保留与Compaction后的任务恢复不够理想。

    后来已经准备了32K输出的新配置,但尚未完成同条件下的完整复杂Agent验收。

    因此暂时不能简单判断DFlash2比MTP3更适合或更不适合这个任务。

    四、想请大家一起测试

    我更希望看看:在16GB显存或接近的硬件条件下,量化27B模型能不能独立完成一个复杂的3D创意编程任务。

    为了便于复现,下面提供一个简化后的统一提示词。

    测试提示词

    使用 Three.js 制作一个以北宋《清明上河图》虹桥市井为主题的原创动态3D场景。

    整体采用精致低多边形或体素化艺术风格,画面明亮、层次清晰。

    场景中央是一座横跨河流的中国传统木构虹桥,桥面呈弧形,具有交叉木梁、护栏及桥下通航空间。

    河流两岸建有中式商铺、民居、茶馆、摊位、街道和码头。场景中安排约20至30名行人、商贩与船工,以及3艘具有简单动画的船只。

    添加自然光照、天空、树木、河面波纹及远景环境。

    支持鼠标旋转、缩放、平移,支持暂停和恢复动画。

    使用原生HTML、CSS、JavaScript及Three.js完成。最终生成一个独立HTML文件,允许联网加载Three.js CDN,无需npm安装或启动本地服务器。

    允许分阶段编写代码,但必须最终整合为完整HTML。

    完成后必须实际运行浏览器检查,确认没有JavaScript运行异常,并验证画面中确实可以看到虹桥、河流、两岸建筑、人物和船只。

    不能仅凭语法检查通过就宣布任务完成。

    遇到问题时优先进行局部修复,不要无限重写整个项目。最终必须交付实际HTML文件。

    五、希望大家反馈哪些结果?

    不要求大家使用完全相同的量化或推理框架。

    特别欢迎使用5060 Ti 16GB、4060 Ti 16GB、24GB显卡或其他接近配置的朋友尝试。

    如果能够完成,希望分享:

    • 显卡、内存、模型及量化版本。
    • 推理框架与Agent工具。
    • 是否开启Thinking。
    • 大约使用多少时间和工具调用次数。
    • HTML能否正常打开。
    • 是否通过实际截图视觉检查。
    • 有没有遇到反复调试、上下文压缩、工具调用失败等问题。

    最希望能直接看到大家生成的HTML作品或运行截图。

    六、我现在的一点体会

    经过这几轮测试,我越来越觉得:

    本地27B模型的代码生成能力,可能已经不是最主要的瓶颈。

    真正影响复杂Agent任务体验的,反而是:

    能不能在正确的时候停止思考、完成验证,并交付一个可用的作品。

    无推理模式生成快,但可能遗漏明显问题。

    开启推理后,检查意识增强,却可能陷入过度验证。

    而推理框架的上下文管理、工具调用稳定性以及Agent本身的任务收敛机制,可能比单纯提高Decode速度更重要。

    当然,以上只是我目前几次测试的观察,还没有完成严格的同条件A/B对照。

    希望论坛里有朋友能挑战成功,尤其想看看其他量化版本、不同推理后端或者不同Agent执行器的表现。

    如果大家有成功案例,欢迎贴一下参数和作品截图。也欢迎指出我的任务设计、模型配置或者执行方式有什么问题。

    我也想看看,16GB显存上的量化27B,距离真正稳定完成复杂创意编程任务,到底还有多远。

    perterP
    perterP
    perter
    王侯将相
    编写于 最后由 编辑
    #5

    @focuser-li
    你可以试一试,先让在线大模型规划一下任务,生成一个md文件。然后让本地模型照着做可能提高任务成功率。

    1 条回复 最后回复
    1
    • focuser liF
      focuser liF
      focuser li
      体面乡绅
      编写于 最后由 编辑
      #6

      我让codex重新规划了任务,可以跑通一部分,效果和在线模型差距很大。。。 没法看

      1 条回复 最后回复
      0
      • focuser liF
        focuser liF
        focuser li
        体面乡绅
        编写于 最后由 编辑
        #7

        目前16g的5060ti显卡是没有什么升级空间了,下步就考虑升级下内存 32g---64g 或者 96g

        目前玩本地模型就是自娱自乐,没有生产赚钱的意思,就是当打游戏了:)

        1 条回复 最后回复
        0
        • imbiplaza ASUSI
          imbiplaza ASUSI
          imbiplaza ASUS
          谪仙人
          编写于 最后由 imbiplaza ASUS 编辑
          #8

          27b 其实可以干活,我都成就几个卖钱的工作了,但是这里有一个问题,27b 天生搞出来的细节不够,就是你所谓的,能够完成工作,但是最终效果就是“整体构图和视觉效果不理想”,

          这种情况在纯代码的环境中其实不大明显,反正代码不是0 就是 1 ,可以行得通就好了,

          然而这种不够细节的情况放在视觉上,很明显出现穿崩,最终怎样补救,不能还是不能。。。

          除非你好像我这样,单一上下文使用40万字来形容该细节。。。。

          kos orK 1 条回复 最后回复
          1
          • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

            27b 其实可以干活,我都成就几个卖钱的工作了,但是这里有一个问题,27b 天生搞出来的细节不够,就是你所谓的,能够完成工作,但是最终效果就是“整体构图和视觉效果不理想”,

            这种情况在纯代码的环境中其实不大明显,反正代码不是0 就是 1 ,可以行得通就好了,

            然而这种不够细节的情况放在视觉上,很明显出现穿崩,最终怎样补救,不能还是不能。。。

            除非你好像我这样,单一上下文使用40万字来形容该细节。。。。

            kos orK
            kos orK
            kos or
            至尊皇帝
            编写于 最后由 编辑
            #9

            @imbiplaza-ASUS said:

            单一上下文使用40万字来形容该细节

            40万字 , 這已經進入極限玩家的境界了 😳

            imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
            0
            • kos orK kos or

              @imbiplaza-ASUS said:

              单一上下文使用40万字来形容该细节

              40万字 , 這已經進入極限玩家的境界了 😳

              imbiplaza ASUSI
              imbiplaza ASUSI
              imbiplaza ASUS
              谪仙人
              编写于 最后由 编辑
              #10

              @kos-or 所以我最终换成q3.8fn

              1 条回复 最后回复
              0
              • 张光璞张
                张光璞张
                张光璞
                贵族大夫 硕果累累
                编写于 最后由 张光璞 编辑
                #11

                R9700 TP2 Radiance Swift Q4 W4A8 模型耗时1小时14分

                模型有一半时间在等待

                09-final.jpeg

                image.jpeg

                1 条回复 最后回复
                1
                • 范志刚范
                  范志刚范
                  范志刚
                  硕果累累 贵族大夫
                  编写于 最后由 编辑
                  #12

                  他若不会你得教他,他若会你还做个啥劲,q3逻辑的宽度和长度都是断的,教都教不会,别信他会,多大都一样,通识再多也都不值钱,不如换个12b的全量踏踏实实给他个现成的让他复现,这就是agent的意义

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • 张光璞张
                    张光璞张
                    张光璞
                    贵族大夫 硕果累累
                    编写于 最后由 编辑
                    #13

                    扩充提示词后做的,47分

                    image.jpeg

                    image.jpeg

                    1 条回复 最后回复
                    2
                    • focuser liF focuser li

                      最近一直在折腾 RTX 5060 Ti 16GB 显卡上的本地 Coding Agent,主要使用量化版 Qwen 27B,配合 KVMem、NInfer 和 DeepSeek Harness。

                      之前测试普通代码任务,整体表现还不错,尤其是推测解码带来的速度提升,确实让16GB显存运行27B模型具有了不错的实用性。

                      但最近遇到一个很有意思的问题:

                      模型能够比较快地生成复杂的3D场景代码,却经常无法完成最终的视觉验收。尤其开启推理模式后,很容易陷入长时间的分析、验证、修改、再验证循环。

                      我已经用几套方案反复尝试,目前还没有拿到一份从场景生成到视觉验收都令人满意、能够顺利完成交付的结果。

                      想把这个任务分享出来,看看论坛里有没有朋友能用同级别硬件完成。

                      一、我的测试环境

                      项目 配置
                      GPU RTX 5060 Ti 16GB
                      系统内存 DDR5 32GB
                      主模型 Qwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_S
                      推理后端 NInfer
                      KV格式 INT8
                      Agent DeepSeek Harness
                      方案一 KVMem 0.18.0 + MTP3
                      方案二 KVMem 0.19.1 + DFlash2 Q4_K_M
                      上下文 128K
                      最大输出目标 32K
                      测试方式 开启推理分别测试

                      其中0.18.0 MTP3方案已较稳定,0.19.1 DFlash2还在做Agent兼容性与输出能力验证。

                      二、测试任务:《清明上河图》虹桥市井3D场景

                      任务是让本地模型使用 Three.js,制作一个可以在浏览器中运行的动态3D场景。

                      主要包含:

                      1. 《清明上河图》中具有代表性的虹桥,要求木构结构、弧形桥面、护栏及桥下通航空间。
                      2. 两岸北宋风格街市,包括商铺、民居、茶馆、酒肆、摊位等。
                      3. 河道、货船、码头及动态水面。
                      4. 二三十个具有简单动作的市井人物。
                      5. 春日自然光照、天空、植被和远景。
                      6. 鼠标旋转、缩放、平移及动画控制。

                      整体采用精致低多边形/体素化艺术风格,不追求照片级写实。

                      最终要求:生成单个HTML文件,直接通过浏览器打开,能够正常显示完整场景并运行简单动画。

                      Three.js允许通过CDN加载,不需要其他本地工程依赖。

                      三、目前几套方案的实际表现

                      1. KVMem 0.18.0 + MTP3,无推理模式

                      这一套生成速度表现不错。

                      • Decode速度:测试记录约113 tok/s。
                      • 首次生成HTML:约5分48秒。
                      • 能够生成虹桥、建筑、人物、船只及动画等主体代码。
                      • 模型能够调用工具、编辑文件、进行语法检查。

                      但首次交付存在明显问题:

                      画面出现大面积发白,整体构图和视觉效果不理想。

                      指出问题后,模型又花费约6分50秒进行了修改,调整了水面、光照、曝光和相机。

                      虽然程序报告修复完成,但我没有把这次结果视为最终视觉验收成功。

                      2. KVMem 0.18.0 + MTP3,开启推理模式

                      这一套最有意思。

                      模型会主动检查自己的代码,也能发现一些真实问题,例如:

                      • 函数引用顺序错误。
                      • 几何结构方向不合理。
                      • 水面与地面遮挡关系异常。
                      • 浏览器运行与截图验证错误。

                      但执行一段时间后,开始进入反复调试。

                      有一次记录:

                      • 累计约100步。
                      • 已运行约54分钟。
                      • 平台累计Token统计约550万,缓存命中率97%。
                      • HTML主体其实早已生成。
                      • 最后一直卡在河面显示异常的诊断中。

                      需要说明:550万是平台累计Token用量,包含大量缓存复用,并不代表实际新生成550万Token。

                      模型尝试过调整材质、修改几何体、Raycast检测、截图像素分析、创建诊断脚本、检查浏览器进程等。

                      其中有些排查本身还引入了新的错误。

                      最后变成一个循环:

                      发现问题 → 提出假设 → 修改 → 验证 → 否定假设 → 继续修改。

                      结果是代码早就写出来了,任务却始终无法顺利结束。

                      3. KVMem 0.19.1 + DFlash2

                      DFlash2在部分测试中Decode可以接近100 tok/s,很有吸引力。

                      但此前Agent测试遇到了另一类问题:

                      • 单次输出曾受8192 Token限制。
                      • 多次长代码工具调用出现截断。
                      • 出现malformed_tool_call。
                      • 历史KV保留与Compaction后的任务恢复不够理想。

                      后来已经准备了32K输出的新配置,但尚未完成同条件下的完整复杂Agent验收。

                      因此暂时不能简单判断DFlash2比MTP3更适合或更不适合这个任务。

                      四、想请大家一起测试

                      我更希望看看:在16GB显存或接近的硬件条件下,量化27B模型能不能独立完成一个复杂的3D创意编程任务。

                      为了便于复现,下面提供一个简化后的统一提示词。

                      测试提示词

                      使用 Three.js 制作一个以北宋《清明上河图》虹桥市井为主题的原创动态3D场景。

                      整体采用精致低多边形或体素化艺术风格,画面明亮、层次清晰。

                      场景中央是一座横跨河流的中国传统木构虹桥,桥面呈弧形,具有交叉木梁、护栏及桥下通航空间。

                      河流两岸建有中式商铺、民居、茶馆、摊位、街道和码头。场景中安排约20至30名行人、商贩与船工,以及3艘具有简单动画的船只。

                      添加自然光照、天空、树木、河面波纹及远景环境。

                      支持鼠标旋转、缩放、平移,支持暂停和恢复动画。

                      使用原生HTML、CSS、JavaScript及Three.js完成。最终生成一个独立HTML文件,允许联网加载Three.js CDN,无需npm安装或启动本地服务器。

                      允许分阶段编写代码,但必须最终整合为完整HTML。

                      完成后必须实际运行浏览器检查,确认没有JavaScript运行异常,并验证画面中确实可以看到虹桥、河流、两岸建筑、人物和船只。

                      不能仅凭语法检查通过就宣布任务完成。

                      遇到问题时优先进行局部修复,不要无限重写整个项目。最终必须交付实际HTML文件。

                      五、希望大家反馈哪些结果?

                      不要求大家使用完全相同的量化或推理框架。

                      特别欢迎使用5060 Ti 16GB、4060 Ti 16GB、24GB显卡或其他接近配置的朋友尝试。

                      如果能够完成,希望分享:

                      • 显卡、内存、模型及量化版本。
                      • 推理框架与Agent工具。
                      • 是否开启Thinking。
                      • 大约使用多少时间和工具调用次数。
                      • HTML能否正常打开。
                      • 是否通过实际截图视觉检查。
                      • 有没有遇到反复调试、上下文压缩、工具调用失败等问题。

                      最希望能直接看到大家生成的HTML作品或运行截图。

                      六、我现在的一点体会

                      经过这几轮测试,我越来越觉得:

                      本地27B模型的代码生成能力,可能已经不是最主要的瓶颈。

                      真正影响复杂Agent任务体验的,反而是:

                      能不能在正确的时候停止思考、完成验证,并交付一个可用的作品。

                      无推理模式生成快,但可能遗漏明显问题。

                      开启推理后,检查意识增强,却可能陷入过度验证。

                      而推理框架的上下文管理、工具调用稳定性以及Agent本身的任务收敛机制,可能比单纯提高Decode速度更重要。

                      当然,以上只是我目前几次测试的观察,还没有完成严格的同条件A/B对照。

                      希望论坛里有朋友能挑战成功,尤其想看看其他量化版本、不同推理后端或者不同Agent执行器的表现。

                      如果大家有成功案例,欢迎贴一下参数和作品截图。也欢迎指出我的任务设计、模型配置或者执行方式有什么问题。

                      我也想看看,16GB显存上的量化27B,距离真正稳定完成复杂创意编程任务,到底还有多远。

                      perterP
                      perterP
                      perter
                      王侯将相
                      编写于 最后由 编辑
                      #14

                      @focuser-li
                      Qoduck(QWEN4.0 27B ?)
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                      hongqiao-bianhe.html

                      张光璞张 1 条回复 最后回复
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                      • perterP perter

                        @focuser-li
                        Qoduck(QWEN4.0 27B ?)
                        image.jpeg

                        hongqiao-bianhe.html

                        张光璞张
                        张光璞张
                        张光璞
                        贵族大夫 硕果累累
                        编写于 最后由 编辑
                        #15

                        @perter 说:

                        @focuser-li
                        Qoduck(QWEN4.0 27B ?)

                        image.jpeg

                        hongqiao-bianhe.html

                        这个强啊

                        1 条回复 最后回复
                        1
                        • kos orK
                          kos orK
                          kos or
                          至尊皇帝
                          编写于 最后由 kos or 编辑
                          #16

                          光房子的設計就進步1~3代(倍)
                          27B 如果是這種程度 到了Flash 大概是3~6代(倍)的設計美感進步

                          image.jpeg

                          1 条回复 最后回复
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                          • XiaoteX
                            XiaoteX
                            Xiaote
                            易有太极
                            编写于 最后由 编辑
                            #17

                            ✅ 版主审定:本帖设为优秀,作者 +3 积分奖励,继续加油!

                            奖励凭证:优秀 +3 分 · 编号 e2930-4257-1

                            老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~除了管理员不能私信我,别浪费时间~尝试多了被封号就不好了~

                            1 条回复 最后回复
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                            • stxpnetS
                              stxpnetS
                              stxpnet
                              王侯将相
                              编写于 最后由 编辑
                              #18

                              加一条32G内存,或者加到96G内存,跑STRATA绝对惊艳。27B 在长上下文之后速度慢,KLD大导致 偏差成倍放大,很难支撑起这样复杂度的工程。
                              QWEN 3.8 FLASH虽然量化厉害,但是参数大,容错更高一些。

                              双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                              白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                              夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
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                              0
                              • stxpnetS
                                stxpnetS
                                stxpnet
                                王侯将相
                                编写于 最后由 stxpnet 编辑
                                #19

                                我的配置就是双3090,64核128线程CPU + 256G DDR4内存,刚下载的qwen 3.8 flash next ud 3.1 q4 k XL(262K上下文,INT8的KV缓存),用的OMP,加一个新的AGENTS.MD,自动思考档位 .

                                使用 Three.js 制作一个以北宋《清明上河图》虹桥市井为主题的原创动态3D场景。
                                整体采用精致低多边形或体素化艺术风格,画面明亮、层次清晰。
                                场景中央是一座横跨河流的中国传统木构虹桥,桥面呈弧形,具有交叉木梁、护栏及桥下通航空间。
                                河流两岸建有中式商铺、民居、茶馆、摊位、街道和码头。场景中安排约20至30名行人、商贩与船工,以及3艘具有简单动画的船只。
                                添加自然光照、天空、树木、河面波纹及远景环境。
                                支持鼠标旋转、缩放、平移,支持暂停和恢复动画。
                                使用原生HTML、CSS、JavaScript及Three.js完成。
                                使用软件工程的方法,做出最佳效果。
                                

                                /goal-interview 粘贴上面的提示词,然后回答了它几个问题。答案都按它推荐的。
                                最后要求它指挥一个子agent(同一模型)最多迭代35次。

                                第10分钟的时候它已经在截图了。
                                frame300.jpeg

                                image.jpeg

                                image.jpeg

                                第22分钟的时候它收工了, 我让它改了一下船的运动方向。 第25分钟时完成了:
                                image.jpeg

                                我没让它用单文件。目录里面那个node都21MB。
                                image.jpeg

                                双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                                白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                                夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
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