我尝试了mtp和tuboquant

[bily j]

@大魔头 感觉没啥卵用

[bily j]

llama.cpp是不是要吃足他的上下文，是不是只要nvidia-smi只要没高于24就好了？AI配置这个上下文窗口一般都给的很保守

[墙内人]

vllm的mtp是肯定有用的，llama.cpp不知道。

[bily j]

@墙内人 你的显卡是多少？

[bily j]

@墙内人 好像vllm+mtp在24G显卡上上下文是很短的

[laihzang619]

我测试了vllm 3090 24G 开启MTP就爆显存了 没法用 llama有45t/s不错了 我的vllm只有34t/s

[terry]

@laihzang619 配置好了VLLM肯定是tokens最高的，比sg-lang还高，我完全没优化也比llama.cpp好一点点。

[高乐天]

llama.cpp mtp 确实可以用， 我的 ai max 395 跑 qwen3.6-27b 24T/s

参考这个社区主题

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1t5ageq/qwen3627b_with_mtp_grafted_on_unsloth_ud_xl_25x/

mtp 分支还没有合并到主分支，目前还存在的问题

1. 只支持np = 1
2. 暂不支持多模态

[饲养员]

@高乐天
感谢这位仁兄，我也一样是 ai max 395 目前用Ollama 跑 qwen3.6-27b 只有 12T/s
但是用了你介绍的方法，速度几乎翻倍了。以下贴上具体数据给大家参考一下。
再次感谢 @高乐天 ！

<当前运行环境 & 模型>

项目	详情
模型	qwen3.6-27b-mtp（Qwen 3.6 27B + MTP 推测解码）
运行硬件	Ryzen AI Max+ 395 + Radeon 8060S 集显
MTP draft 设定	3

<最新测速结果>

阶段	Token 数	耗时	速度
Prompt 处理	45 tokens	421ms	~107 token/s
Token 生成（MTP）	500 tokens	24.8s	~20.2 token/s
总计	545 tokens	~25.2s	~21.6 token/s

<MTP 推测解码效率>

指标	数值	说明
Draft tokens（草稿）	585	推测解码产生的草稿 token 总数
Accepted（接受）	304	通过验证直接跳过的 token
接受率	~52%	约一半的草稿被直接接受，省掉了验证开销
预测加速比	500 / 304 ≈ 1.64x	相比无 MTP 的纯串行生成，理论加速约 1.6 倍

[williamlouis]

闻闻 4090-24G 的味都是好的。前代神卡。够玩一段了。