English(EN) poorman inference engine for 16GB GPU and 35B moe Qwen 3.6for coding

新的推理引擎提升了 Qwen 3.6-35B-A3B 在 16GB GPU 上的性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-04 17:40

一个名为 AgrillaMoE 的新推理引擎已被开发出来，它从 llama.cpp 分叉而来，用于优化 Qwen 3.6-35B-A3B 模型在 16GB GPU 上的使用。该引擎利用 Unsloth quants 和一种新颖的“MoE 扩展”技术，允许在不重新训练的情况下，每 token 咨询更多的模型专家。据报道，这种方法在 GPQA-Diamond 等基准测试中提高了性能，得分高于标准配置。 AI

影响使得在消费级硬件上更有效地使用大型语言模型成为可能，从而可能降低高级 AI 应用的入门门槛。

排序理由这是一个用户开发的用于优化现有模型的工具/引擎，而不是来自前沿实验室的发布或重大的行业事件。

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新的推理引擎提升了 Qwen 3.6-35B-A3B 在 16GB GPU 上的性能

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Newsworthiness bucket: Tool; 这是一个用户开发的用于优化现有模型的工具/引擎，而不是来自前沿实验室的发布或重大的行业事件。
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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Specific-Tax-6700 · 2026-10-04 17:40

16GB GPU 和 35B moe Qwen 3.6 用于编码的简易推理引擎

<div class="md"><p>I forked llama.cpp's server into AgrillaMoE, a dedicated build for Qwen3.6-35B-A3B (~A4B) with Unsloth quants. On a (vant.ai) rented V100 16GB with the 2-bit UD-Q2_K_XL quant it generates at ~57-60 tok/s while running the full MoE-expansion profi…

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