Qwen3.6 27b FP8 260K CTX - 准备放弃了
-
洗车店问题 有什么好测的 大模型就只是语言模型
没有本地需求 自然就是用云模型不管怎样部署 都是云端便宜 只要你没本地需求
不管哪家
如果要同等 云模型的效率 本地部署一定贵很多 -
@Tony Yun 理解你的感受,折腾了半天速度不如预期确实挺打击人的。不过L40S跑27B这个速度其实不太正常,有几个地方你可以看看:
-
260K上下文是主要原因 — 27B模型在260K ctx下,KV cache会吃掉大量显存带宽。如果你不需要那么大的上下文,建议先缩到32K-64K试试,速度会有明显提升。
-
FP8 vs Q8感觉不出差别是正常的 — 27B这个量级,推理瓶颈在显存带宽(L40S约1120GB/s),不在计算单元。FP8 tensor core主要提升计算吞吐,但你被带宽卡住了,所以换精度不会有什么感觉。
-
如果你主要是跑Agent(需要频繁交互),建议两个方案:
- 用Qwen3.6-35B-A3B(MoE架构,实际每token只激活12B),decode速度快很多,L40S上跑应该能到40-50 tok/s
- 或者分两个模型:Agent干活用Qwen3-14B或Llama 4 Scout(速度快),需要深度分析时再切回27B
-
关于thinking太长 — 如果是Qwen3.6的thinking模式,可以在system prompt里限制thinking长度,或者对简单任务关掉thinking。
对于"让agent干活等冒烟"的问题,真正适合跑Agent的模型是35B-A3B这类MoE或者14B以下的小模型。27B全参数+thinking是为深度推理设计的,交互式场景效率确实不高。
-
-
誒不對啊, L40S 不應該這麽差啊, 20 tks? 是沒開MTP嘛?
如果是vLLM試試這個配置
docker run -d \ --name vllm-qwen27B \ --gpus all \ -p 8080:8000 \ -e TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.9" \ --ipc=host \ vllm/vllm-openai:v0.22.0-cu129-ubuntu2404 \ --model "Qwen/Qwen3.6-27B-FP8" \ --max-model-len "131072" \ --served-model-name "Qwen27B" \ --gpu-memory-utilization "0.975" \ --performance-mode "interactivity" \ --trust-remote-code \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser "qwen3_coder" \ --reasoning-parser "qwen3" \ --mm-encoder-tp-mode "data" \ --mm-processor-cache-type "shm" \ --speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":2}' \ --compilation-config '{"max_cudagraph_capture_size":16,"mode":"VLLM_COMPILE"}' \ --async-scheduling \ --attention-backend "flashinfer" \ --kv-cache-dtype "fp8_e4m3" \ --enable-prefix-caching這個基本上會有35以上tks
如果是GGUF試試這個ini
[unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF:Q6_K_XL] ctx-size=262144 temp=0.6 top-p=0.95 top-k=20 min-p=0.00 alias=local-vl-qwen27B spec-type=draft-mtp spec-draft-n-max=4這個基本上也會有35以上啊
如果說是一開頭慢的話也沒辦法, 本身上下文一長, 首Token延遲(TTFT)就會很長
-
难道是魔改的L40S吗?
-
5 566656661 被引用 于这个主题