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Lokale KI · Rezept · 2× RTX 3090

Qwen-AgentWorld 35B AWQ mit vLLM auf 2× RTX 3090

Qwen-AgentWorld 35B AWQ mit vLLM auf 2× RTX 3090: 144 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von noonghunna

144tok/sAlltag

1 Anfrage, Prosa-Prompt, ohne Spekulation

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysiskein unabhängiger Wert
Anleitung im README Repo

Engine

Engine
vLLM
Quantisierung
AWQ INT4 g32 asym compressed-tensors (cyankiwi), fp8_e4m3 KV
Modellfamilie
Qwen-AgentWorld
Kontext
262.144
Parameter
35B MoE / 3B aktiv
Kreator
noonghunna
GitHub-Sterne
2.471
Repo-Stand
2. Nov. 2026

Messwerte

Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.

Decode · 1 Anfrage

  • Alltag (Decode)144 tok/sKanonischer bench.sh: Narrativ = 800-Wort-Essay (max_tokens 1000), Code = Quicksort (max_tokens 800), T=0.6, 3 Warmups + 5 Läufe, mean wall TPS; wall, decode 147.12, n=5, CV ≤0.9%, TTFT 133 ms Quelle 
  • Spitze (Decode)144 tok/sKanonischer bench.sh: Narrativ = 800-Wort-Essay (max_tokens 1000), Code = Quicksort (max_tokens 800), T=0.6, 3 Warmups + 5 Läufe, mean wall TPS; wall, decode 147.12, n=5, CV ≤0.9%, TTFT 133 ms Quelle 

Prefill je Kontext

Was brauche ich

Hardware
2 × NVIDIA RTX 3090
Engine
vLLM
Kontext
262.144 Token

Quellen

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