Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XSS mit mmap in llama.cpp: 26 t/s auf 16 GB VRAM + 64 GB RAM
Warum es zählt
Die Kombination aus mmap-Offloading und MoE-Architektur ermöglicht es, große Modelle auf Consumer-Hardware mit geteiltem RAM/VRAM zu betreiben, ohne massive Geschwindigkeitseinbußen. Für lokale Inferenz-Setups mit begrenztem VRAM ist das ein praktikabler Ansatz.
— Lumeric Redaktion
26 t/s
Inferenzgeschwindigkeit auf Consumer-Hardware
Frag die KI zum Artikel
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Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XSS mit mmap in llama.cpp: 26 t/s auf 16 GB VRAM + 64 GB RAM
Warum es zählt
Die Kombination aus mmap-Offloading und MoE-Architektur ermöglicht es, große Modelle auf Consumer-Hardware mit geteiltem RAM/VRAM zu betreiben, ohne massive Geschwindigkeitseinbußen. Für lokale Inferenz-Setups mit begrenztem VRAM ist das ein praktikabler Ansatz.
— Lumeric Redaktion
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