English(EN) Ninfer and a 5090 with 3.8 27B is making me cry tears of joy it's so good.

NInfer 将本地 LLM 性能在 5090 GPU 上提升至 220 tokens/sec

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-28 03:57

Reddit r/LocalLLaMA 版块的一位用户分享了他们使用 NInfer 和 5090 GPU 运行 270 亿参数模型的积极体验。他们报告称吞吐量显著提高，平均速度为每秒 170-220 个 token，这比他们使用 llama.cpp 的体验快了一倍多。该用户详细介绍了他们的具体设置，包括使用的命令以及模型服务、上下文长度和量化等各种参数。 AI

影响展示了在本地运行大型语言模型的显著性能提升，可能提高个人用户的可访问性和可用性。

排序理由用户报告了特定本地 LLM 设置的性能改进。

在 r/LocalLLaMA 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。我们如何撰写摘要 →

NInfer 将本地 LLM 性能在 5090 GPU 上提升至 220 tokens/sec

本文如何被排名

Signal score: 4 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Tool; 用户报告了特定本地 LLM 设置的性能改进。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: infra, product; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: Breaking (< 6h); Fresh story with cross-source coverage still developing. Ranking may shift as more sources report.

完整方法见我们的编辑标准。

报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Rollingsound514 · 2026-08-28 03:57

Ninfer 和 5090 配 3.8 27B 让我喜极而泣，它太棒了。

<div class="md"><p>Built the latest and I'm getting as much as 220 tokens per second and averaging in the 170s, I can't get over it.</p> <p>If anyone on here is on that project, fuckkkin' chapeau man, really incredible job. I can't believe I was able to like double…

本文如何被排名

报道来源 [1]

Ninfer 和 5090 配 3.8 27B 让我喜极而泣，它太棒了。

相关实体

相关话题