Reddit 的 r/LocalLLaMA 版块的用户正在比较不同版本和量化程度的 Qwen 大型语言模型，以确定在消费级硬件上的最佳性能。一位用户详细介绍了如何在 24GB 显存系统上使用 Qwen 3.8 27B 实现 194,048 个 token 的上下文，并指出上下文长度与生成速度之间的权衡。另一位用户在 12GB 显存的笔记本电脑上测试了 Qwen3.8 27B 的 Q2 和 Q3 量化版本与 Qwen3.6 35B-A3B MoE 的对比，发现 MoE 模型在该硬件上提供了更好的生成速度和质量。 AI
影响 为在有限硬件上优化 LLM 性能的用户提供了实用见解，影响了模型量化和架构选择。
排序理由 用户驱动的开源 LLM 在消费级硬件上性能的比较分析。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Thought i would just add my own flags here for llama.cpp (literally pulled and rebuilt latest today). Running on a 4090 FE and 48gb of DDR4 ram on WSL2.</p> <p>Basically you have 3 knobs you can tune for maximum context. I prefer to keep my kv ca…
<table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1vq60on/qwen38_27b_q2_vs_q3_vs_qwen36_35ba3b_moe_on_12gb/"> <img alt="Qwen3.8 27B Q2 vs Q3 vs Qwen3.6 35B-A3B MoE on 12GB VRAM" src="https://preview.redd.it/io9im15fgsjh1.png?width=140&height=69&auto=w…