跳到正文
Reddit · r/LocalLLaMA· /u/WorldlyAd7946·· 4 天前精选AI 评分60

两台 £300 骁龙迷你主机实测:ToRc 引擎跑 Qwen3.6 35B A3B 达 315/43 tok/s

Q4 flash next for £300/600 👀 - snapdragon mini PC results update - 315/43 Tok/s A3b, 46/20 Tok/s Flash Next (read/gen) 💥

来源与原文

Reddit · r/LocalLLaMA

作者:/u/WorldlyAd7946

发布时间:(北京时间)

阅读原始来源 · reddit.com ↗
完整链接与内容说明

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xcmioz/q4_flash_next_for_300600_snapdragon_mini_pc/

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

作者用两台 £299.99 的 Lenovo IdeaCentre Mini(Snapdragon X X1-26-100,32GB LPDDR5,无 GPU)以 USB4 相连,实测 llama.cpp、Janas 和自研 ToRc 引擎跑量化模型的读写速度。统一测试负载下,ToRc 双机跑 Qwen3.6 35B A3B Q4_0 达 315/43.3 tok/s(读/写),编码对话 59.6 tok/s;95GB 的 Qwen3.8 Flash Next IQ4_NL 靠 NVMe 流式读取专家权重,双机达 46.2/20.3 tok/s。MTP 加速依赖文本类型,代码任务普遍提速而 Alice 散文上 llama.cpp 反而变慢。整套方案约 £600、负载功耗各约 35W,ToRc 引擎尚未发布。

推荐理由

作者在两台 300 英镑的骁龙迷你主机上实测多款推理引擎跑 Qwen 大量化模型的读写速度,并给出统一测试负载和完整数据。

来源:Reddit · r/LocalLLaMA · reddit.com