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English(EN) NVIDIA Puzzle-75B-A9B NVFP4 at 132 t/s on 3×3090 — Why is this size category a desert otherwise?

NVIDIA Puzzle-75B-A9B 模型在消费级 GPU 上实现高性能

r/LocalLLaMA 上的一位用户详细介绍了他们使用 NVFP4 量化在三块 NVIDIA 3090 GPU 上运行 Nemotron-3-Puzzle-75B-A9B 模型的经验。该设置在 256K 上下文窗口和 FP8 KV 缓存下实现了每秒 132 个 token 的速度,功耗约为 500W。这种配置有效地利用了可用的 VRAM,以堪比小型模型的速度提供了密集类别的质量,而用户指出该细分市场在当前市场上却服务不足。 AI

影响 展示了在消费级硬件上高效运行大型模型的潜力,可能影响未来的模型设计和硬件优化。

排序理由 用户报告的在消费级硬件上运行特定模型的性能细节,并非模型创建者的正式发布或基准测试。

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NVIDIA Puzzle-75B-A9B 模型在消费级 GPU 上实现高性能

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用户报告的在消费级硬件上运行特定模型的性能细节,并非模型创建者的正式发布或基准测试。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Important_Quote_1180 ·

    NVIDIA Puzzle-75B-A9B NVFP4 在 3×3090 上达到 132 t/s — 为什么这个尺寸类别否则是一片荒漠?

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1uru9ja/nvidia_puzzle75ba9b_nvfp4_at_132_ts_on_33090_why/"> <img alt="NVIDIA Puzzle-75B-A9B NVFP4 at 132 t/s on 3×3090 — Why is this size category a desert otherwise?" src="https://preview.redd.it/edu2grao58ch…