一位 Reddit 用户分享了使用 float8 精度运行 Qwen3.5 35B 模型的一种优化方法，在 RTX 5060 Ti 上实现了 55 token/秒的速度。这一性能显著超过了 llama.cpp 在相同模型上运行 Q8 量化时的表现。该用户还指出，通过 MTP（一次生成多个 token）等技术可以进一步提高速度，并计划在博客文章中记录这种优化方法。 AI
影响 展示了在消费级 GPU 上实现更快本地推理的潜力，从而使更多用户能够访问更大的模型。
排序理由 用户驱动的优化，用于在消费级硬件上运行特定的 LLM。
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