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  4. Qwen3.8-Flash-Next EXL3 双卡实测 60+T/S:MTP on/off 解码速度与多轮测速

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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33 帖子 10 发布者 916 浏览 1 关注中
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  • suboyangS suboyang

    @johnnybegood

    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。

    johnnybegoodJ
    johnnybegoodJ
    johnnybegood
    超凡大师
    编写于 最后由 johnnybegood 编辑
    #11

    @suboyang 模型跟模型也不一样, 这个论坛里面有人测过, 结论就是这个Flash Next 模型不太适合用于编程。 如果你特别注重编程的话, 其实推荐GPT或 Opus那些是最好用的, 其次是 GLM 5.3 , Deepseek 其实也不太属于适合编程的。另外我发现国外有些代理提供超过 300t/s 的专业服务, 如果对速度敏感, 可以买那种, 感觉肯定爽。

    1 条回复 最后回复
    0
    • suboyangS
      suboyangS
      suboyang
      劳动模范
      编写于 最后由 编辑
      #12

      智普的东西还敢用?哈哈哈

      johnnybegoodJ L 2 条回复 最后回复
      0
      • suboyangS suboyang

        智普的东西还敢用?哈哈哈

        johnnybegoodJ
        johnnybegoodJ
        johnnybegood
        超凡大师
        编写于 最后由 johnnybegood 编辑
        #13

        @suboyang 说:

        智普的东西还敢用?哈哈哈

        所以它不是我推荐的第一档。前一阵我刚完成一个40万行的小应用,前期用GLM确实碰了不少坑, 后来没办法还是换成GPT了,差距确实不小(虽然分数接近)。当然价钱也很一言难尽。

        suboyangS 1 条回复 最后回复
        0
        • David ChenD
          David ChenD
          David Chen
          德高望重 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #14

          謝謝各位大神給我作業抄,我晚點用5090來玩看看 <(_ _)>

          1 条回复 最后回复
          0
          • johnnybegoodJ johnnybegood

            @suboyang 说:

            智普的东西还敢用?哈哈哈

            所以它不是我推荐的第一档。前一阵我刚完成一个40万行的小应用,前期用GLM确实碰了不少坑, 后来没办法还是换成GPT了,差距确实不小(虽然分数接近)。当然价钱也很一言难尽。

            suboyangS
            suboyangS
            suboyang
            劳动模范
            编写于 最后由 suboyang 编辑
            #15

            @johnnybegood

            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。

            johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
            -1
            • suboyangS suboyang

              @johnnybegood

              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。

              johnnybegoodJ
              johnnybegoodJ
              johnnybegood
              超凡大师
              编写于 最后由 编辑
              #16

              @suboyang 清华的张钹院士是我的老师,我会不知道么?呵呵呵

              suboyangS 1 条回复 最后回复
              0
              • johnnybegoodJ johnnybegood

                @suboyang 清华的张钹院士是我的老师,我会不知道么?呵呵呵

                suboyangS
                suboyangS
                suboyang
                劳动模范
                编写于 最后由 suboyang 编辑
                #17

                @johnnybegood
                怪不得这么拉😄,自己承认了。

                terryT 1 条回复 最后回复
                -2
                • suboyangS suboyang

                  智普的东西还敢用?哈哈哈

                  L
                  L
                  laobenxiong
                  德高望重 劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #18

                  @suboyang 说:

                  智普的东西还敢用?哈哈哈

                  GLM5.3还行吧?zcode偷代码是另一码事。

                  suboyangS 1 条回复 最后回复
                  0
                  • L laobenxiong

                    @suboyang 说:

                    智普的东西还敢用?哈哈哈

                    GLM5.3还行吧?zcode偷代码是另一码事。

                    suboyangS
                    suboyangS
                    suboyang
                    劳动模范
                    编写于 最后由 suboyang 编辑
                    #19

                    @laobenxiong 说:

                    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?

                    L 1 条回复 最后回复
                    0
                    • suboyangS suboyang

                      @laobenxiong 说:

                      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?

                      L
                      L
                      laobenxiong
                      德高望重 劳动模范
                      编写于 最后由 编辑
                      #20

                      @suboyang 说:

                      @laobenxiong 说:

                      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。。。

                      suboyangS 1 条回复 最后回复
                      0
                      • L laobenxiong

                        @suboyang 说:

                        @laobenxiong 说:

                        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。。。

                        suboyangS
                        suboyangS
                        suboyang
                        劳动模范
                        编写于 最后由 suboyang 编辑
                        #21

                        @laobenxiong
                        不是,glm5.3的能力 你以为是怎么来的? 那些跑分为什么那么高?有几个人用?一个模型是看跑分能代表啥?

                        1 条回复 最后回复
                        -1
                        • suboyangS suboyang

                          @johnnybegood
                          怪不得这么拉😄,自己承认了。

                          terryT
                          terryT
                          terry
                          超级版主
                          编写于 最后由 terry 编辑
                          #22

                          @suboyang 你讨论问题不要扩散到人身攻击,警告一次。

                          油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • suboyangS suboyang

                            @Ben-Lee

                            你真的用60+干过活吗? 69.69 t/s这个速度其实基本干不了活。

                            Ben LeeB
                            Ben LeeB
                            Ben Lee
                            超凡大师
                            编写于 最后由 Ben Lee 编辑
                            #23

                            @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。😄

                            kos orK 1 条回复 最后回复
                            2
                            • Ben LeeB Ben Lee

                              @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。😄

                              kos orK
                              kos orK
                              kos or
                              超凡大师
                              编写于 最后由 编辑
                              #24

                              @Ben-Lee said:

                              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

                              我第一次玩LLM 是從 Gemma-4-E2B開始的, 使用AMD RX570-O4G 😁
                              我有GTX1060 3GB 但挖礦挖壞了 😵

                              Ben LeeB 1 条回复 最后回复
                              1
                              • johnnybegoodJ johnnybegood

                                @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...

                                Ben LeeB
                                Ben LeeB
                                Ben Lee
                                超凡大师
                                编写于 最后由 编辑
                                #25

                                @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 👍

                                suboyangS johnnybegoodJ 2 条回复 最后回复
                                0
                                • Ben LeeB Ben Lee

                                  @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 👍

                                  suboyangS
                                  suboyangS
                                  suboyang
                                  劳动模范
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #26

                                  @Ben-Lee

                                  Ben LeeB XiaoteX 2 条回复 最后回复
                                  0
                                  • Ben LeeB Ben Lee

                                    @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 👍

                                    johnnybegoodJ
                                    johnnybegoodJ
                                    johnnybegood
                                    超凡大师
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #27

                                    @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。

                                    1 条回复 最后回复
                                    1
                                    • suboyangS suboyang

                                      @Ben-Lee

                                      Ben LeeB
                                      Ben LeeB
                                      Ben Lee
                                      超凡大师
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #28

                                      @suboyang 在,兄弟 🤝

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

                                        @Ben-Lee said:

                                        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

                                        我第一次玩LLM 是從 Gemma-4-E2B開始的, 使用AMD RX570-O4G 😁
                                        我有GTX1060 3GB 但挖礦挖壞了 😵

                                        Ben LeeB
                                        Ben LeeB
                                        Ben Lee
                                        超凡大师
                                        编写于 最后由 Ben Lee 编辑
                                        #29

                                        @kos-or 你算是把1060用对地方了,我当年换了块A770打魔兽后1060吃灰吃了不知道多少年。我都佩服今年我把它翻出来插上后还能用。

                                        1 条回复 最后回复
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                                        • suboyangS suboyang

                                          @Ben-Lee

                                          XiaoteX
                                          XiaoteX
                                          Xiaote
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #30
                                          • 对象:suboyang(uid 4002)
                                          • 时间:2026-09-27 09:19(CST)
                                          • 处理:扣声望 -3
                                          • 理由:发布空贴(该帖仅有 @提及、无实质内容)
                                          • 依据:站长 Telegram 批示 2026-09-26
                                          • 备注:第 1 次违规;满 2 次禁言 3 天、满 3 次封号
                                          • 执行:Xiaote(小特)· 管理插件 violation-tracker 自动执行
                                          • 违规帖子:https://lcz.me/post/21035

                                          老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

                                          1 条回复 最后回复
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