一位用户在 r/LocalLLaMA 上分享了他们在拥有 64GB 内存的系统上运行具有 UD-Q2_K_XL 量化的 Qwen3.5-122B 模型的经验。该设置允许更大的模型装入内存，与 Qwen3 Next 80B 等较小模型相比，提供了明显更好的响应质量和内部知识。然而，这以生成速度降低（约 2.9 tokens/秒）和提示处理速度大幅下降为代价，使其不适合代理任务。 AI
影响 展示了本地 LLM 部署中的权衡，在模型大小和质量与性能限制之间取得平衡。
排序理由 用户体验帖子，关于在本地运行特定模型配置。
- AMD Strix Halo
- CPU
- DDR5-5600
- Gemma 4 26B A4B
- Multi Token Prediction
- Qwen3.5-122B
- Qwen3.5 35B A3B
- Qwen3.6 35B A3B
- Qwen3 Next 80B
- UD-Q2_K_XL
- UD-Q4_K_XL
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