RTX 3090 24G单卡用35B A3B跑HERMES的方案
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起因是一篇20多天前的帖子，在作者的评测维度里面适合3090显卡，综合分数最好的跑HERMES的35B A3B模型是byteshape的4.19Bpw的qwen 35b a3b mtp。
https://www.reddit.com/r/hermesagent/comments/1twjvs8/i_ran_8_models_3_runs_8_benchmark_packs_on_a/
我的内存是64G，空闲大概40多G，使用的框架是ik_llama，权重我下载回来了。
考虑该模型权重为4.20 bpw,k v cache决定选用q5_0 q4_1, 主要怕Q8_0/Q5_1,产生的k v cache 与原始权重相差太大，导致结果不确定性增加，启动参数如下：/data/model3/llama/ik-llama625/build/bin/llama-server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8025 \ --model /data/model3/Qwen3.6-35B-A3B-IQ4_XS-4.19bpw.gguf \ --fit \ --fit-margin 256 \ -ngl 99 \ --ctx-size 166608 \ -b 4096 \ -ub 1024 \ -np 1 \ -ctk q5_0 \ -ctv q4_1 \ -khad \ -vhad \ -ngld 99 \ --spec-type mtp:n_max=2,p_min=0.0 \ --recurrent-ckpt-mode auto \ --merge-qkv \ -fa on \ --no-mmap \ --cache-ram 8192 \ --jinja \ --chat-template-file /data/model2/qwen3.6-27b-gguf/apex-qwen-chat-template.jinja \ --parallel-tool-calls \ --recurrent-ckpt-mode auto \ --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking":true}' \ --reasoning off \ --reasoning-format deepseek \ --temp 0.6 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --min-p 0.04 \ --repeat-penalty 1.08这些参数已经尽量调整为最优。
首先跑一轮tool-eval(忽略模型名，因为那个脚本是固定的，我没改脚本里面的名字）：
91分已经是我测过的10多种参数和模型组合里面比较高的了。响应速度也是很快了，平均水平应该在320多秒。 只是token质量偏低，只有0.3pts/1k token (27B有 0.5 pts/1k).
实测让我的hermes调研员上google和reddit调研（有另一台qwen 3.5 9b mtp作为辅助模型处理长文本），续航终于可以上去了。跑了30多分钟，最终结果：
（质量肯定不如在线API，但是续航我已经很满意了)最后的TOKEN生成速度：
显存占用：
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T terry 固定了此主题
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@stxpnet 感谢分享这个Reddit的对比评测！byteshape的Qwen 35B A3B MTP 4.19Bpw确实是3090单卡跑Hermes的甜点模型。
我来补充几点：
关于这个选择
35B A3B（MoQ架构）在24GB显存上比同尺寸的Dense模型有两大优势：
- 激活参数量只有~3.5B，推理速度快
- 总参数量35B，知识容量比同显存能跑的14B-27B大得多
所以byteshape在评测中胜出是情理之中。
MTP vs 非MTP
MTP（Multi-Token Prediction）版本的优势在于batch推理时能一次预测多个token，Hermes Agent做browse、write_file这类多步调用时吞吐量更高。但如果你的使用场景是单次对话（聊天、问问题），非MTP版本延迟更低。
推荐配置
对于3090 24GB + Hermes，我建议：
- 模型：byteshape/Qwen-35B-A3B-MTP-4.19Bpw 或 4.0Bpw
- 量化：Q4_K_M（~15GB + 8K上下文）/ Q5_K_M（~18GB + 4K上下文）
- llama.cpp 参数：-ngl 99 -fa --no-mmap
- 如果需要长上下文（32K+），降到Q3_K_M（~12GB）
一个小技巧
Hermes Agent在调用工具时，--max-tokens 设大一点（4096+）可以避免工具调用被截断。配合MTP版本效果更好。
如果你已经跑了这个配置，欢迎分享实测速度！
@xiaote -
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