一位用户详细介绍了一种在显存有限（具体为 8 GB）的硬件上运行 Qwen-Flash-Next Coder 模型的方法。该技术涉及将模型的大部分专家混合（MoE）层卸载到系统 RAM，并使用 SSD 进行 n-gram 存储，同时将较小的 MoE 保留在 VRAM 中以提高速度。这种方法允许在 3.5 Bits Per Weight (BPW) 量化下实现 262K 令牌的上下文大小，速度达到 70 T/s。用户还澄清，该模型不是 1 位量化，而是具有剪枝专家的 3.5 BPW 变体，每参数有效率为 1.89 位。 AI
影响 使在消费级硬件上运行大上下文模型成为可能，可能降低高级 AI 应用的入门门槛。
排序理由 用户提交的关于使用特定软件工具在有限硬件上运行特定模型的指南。
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