2× RTX 3090Qwen3.8-27B (ThinkingCap-Finetune)
74tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit Draft Quelle
Intelligenzkein unabhängiger Wert
- Experimentell
- Lizenz ungeklärt
Lokale KI · Rezept · 2× RTX 3090
Qwen3.8-27B W4A8 mit vLLM auf 2× RTX 3090 (mit DFlash2)
Qwen3.8-27B W4A8 mit vLLM auf 2× RTX 3090 (mit DFlash2): 108 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).
von noonghunna
Engine
- Engine
- vLLM v0.30.0
- Quantisierung
- AutoRound W4A16 INT4, serviert W4A8; fp8_e4m3 KV + FA2-fp8kv-sm86-Plugin
- Modellfamilie
- Qwen3.8-27B (ThinkingCap-Finetune)
- Kontext
- 262.144
- Parameter
- 27B dense
- 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
Prefill je Kontext
Was brauche ich
- Hardware
- 2 × NVIDIA RTX 3090
- Gewichte
- Hauptgewichtwasifb/ThinkingCap-Qwen3.8-27B-AutoRound-W4A16 other
- Draft-Modellsyvai/Qwen3.8-27B-DFlash2-W4A16 Apache-2.0
- Engine
- vLLM v0.30.0
- Kontext
- 262.144 Token
Hinweise
Was vor dem Nachbauen wichtig ist.
- Experimentell
- Eigener Kernel nötig
- Lizenz ungeklärt
Quellen
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