Der Reddit-Nutzer Anbeeld schildert detailliert seine Erfahrungen beim Versuch, Qwen 3.6 27B (Q4/IQ4-Quantisierung) lokal auf einer RTX 3090 für agentic Coding-Workflows einzusetzen. Ziel ist ein lokaler Agent, der einfachere Aufgaben in großen Codebasen übernimmt – analog zu Frontier-Modellen, aber ohne Cloud-Abhängigkeit. Dabei kollidiert der Anspruch an ein 200k-Kontextfenster mit der Realität: Tief im Kontextfenster sinkt die Tokenrate auf 10–11 TPS oder darunter. Der Beitrag beleuchtet mehrere getestete Ansätze: TurboQuant-Fork von llama.cpp unter Windows, WSL2 mit vLLM samt MTP- und Genesis-Patches (scheitert an OOM bei großem Kontext und Tool-Problemen) sowie die „Luce DFlash"-Lösung, die zwar hohe Geschwindigkeit bei kurzen Prompts verspricht, aber keine funktionierende Server-Lösung und kein korrektes Tool-Calling bot. Der Nutzer identifiziert eine zentrale Problematik: Benchmarks und Community-Berichte von 85–100 TPS beziehen sich meist auf Single-Prompt-Szenarien mit kurzem Kontext. In echten Multi-Turn-Agentic-Chats mit aktiviertem Thinking-Modus degradiert die Leistung speculative Decoding-Methoden erheblich, da das Draft-Modell nur einen kleinen Kontextausschnitt sieht. Der Post löst eine Diskussion über die Kluft zwischen Marketing-Benchmarks und produktivem Alltagseinsatz auf Consumer-Hardware aus.