Reddit r/LocalLLaMA 子版块的一位用户使用 Google 的 Gemma 4 12B 模型实现了每秒 120 token 的推理速度。这是通过使用该模型的量化感知训练 (QAT) 变体实现的，具体为 GGUF 格式，运行在具有 12GB VRAM 的系统上。该设置涉及 llama.cpp 的补丁版本和特定的模型文件，展示了在消费级硬件上高效地本地运行大型语言模型。 AI
影响 展示了在消费级硬件上高效的本地 LLM 推理，可能降低开发者的门槛。
排序理由 用户驱动的现有模型发布的基准测试和优化。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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