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Deutsch(DE) RT @JoelDeTeves: Ich hatte keine Ahnung, wie stark das Quantisieren des KV-Caches die Modellqualität beeinflusst. Von nun an werde ich meine Coding-Modelle ohne

Qwen3.6 27B model achieves 219 tokens/sec decoding speed

By PulseAugur Editorial · [2 sources] ·

A user has achieved a new personal best in decoding speed with the Qwen3.6 27B model, reaching 219 tokens per second on a single 3090 GPU. This surpasses their previous record of 206 tokens per second. The user also noted the significant impact of quantizing the KV cache on model quality, indicating a shift in their approach to coding models. AI

IMPACT Demonstrates improved inference speeds and highlights the importance of KV cache quantization for coding models.

RANK_REASON User reports on model performance and optimization techniques.

Read on Mastodon — sigmoid.social →

AI-generated summary · Google Gemini · from 2 sources. How we write summaries →

Qwen3.6 27B model achieves 219 tokens/sec decoding speed

COVERAGE [2]

  1. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 Deutsch(DE) · [email protected] ·

    RT @spiritbuun: My best result so far when decoding on a single 3090 with Qwen3.6 27B was 206 tokens/s. Today I surpassed it: 219 tokens/s

    RT @spiritbuun: Mein bisheriges Bestresultat beim Decodieren auf einer einzelnen 3090 mit Qwen3.6 27B lag bei 206 Tok/s. Heute habe ich es übertroffen: 219 Tok/s. Eine 3090. Die DFlash-Performance-Optimierungen wurden verschoben, sind jetzt aber auf buun-llama verfügbar. Weitere …

  2. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 Deutsch(DE) · [email protected] ·

    RT @JoelDeTeves: I had no idea how much quantizing the KV cache affects model quality. From now on, I will use my coding models without

    RT @JoelDeTeves: Ich hatte keine Ahnung, wie stark das Quantisieren des KV-Caches die Modellqualität beeinflusst. Von nun an werde ich meine Coding-Modelle ohne Quantisierung betreiben. Besonders beim 27B-Modell ist der Unterschied deutlich: statt einer Generation meist zwei Gene…

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