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Русский(RU) Какую MoE-модель выбрать для локального кодинга на GTX 1080 Ti: перплексия против реальной скорости В одной из своих статей , посвященной тестированию возможнос

为旧款GPU上的本地编码测试MoE模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文评估了在GTX 1080 Ti GPU上用于本地编码任务的混合专家（MoE）模型。作者测试了几种MoE模型，包括Qwen3.8-Flash-Next和Qwen3.8-35B-A3B-Q4_K_M，评估了它们在自然语言和Go代码数据集上的困惑度，以及使用llama.cpp和llama-bench生成的速度。Qwen3.8-35B-A3B-Q4_K_M模型出人意料地表现最佳，以30 tokens/sec的速度在15分钟内完成了一项编码任务，显著优于更大的Flash-Next模型。 AI

影响 为在消费级硬件上为编码任务优化MoE模型性能提供了见解。

排序理由 本文展示了针对特定硬件配置的模型性能和速度的研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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为旧款GPU上的本地编码测试MoE模型

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 Русский(RU) · [email protected] ·

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    Какую MoE-модель выбрать для локального кодинга на GTX 1080 Ti: перплексия против реальной скорости В одной из своих статей , посвященной тестированию возможности запуска локальной модели на домашнем ПК, с не самой сильной и новой видеокартой, я показал, что 176B-класс Qwen3.8-Fl…

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