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Raon-1-mini-preview(29B MoE)在 16GB RTX 5070 Ti 上从 50 tok/s 压到 232 tok/s

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AI 综述

Reddit 用户 /u/McNiiby 用 4 天把 KRAFTON 的 Raon-1-mini-preview(29B MoE、4B 激活)在 16GB RTX 5070 Ti 上的解码速度从 50 tok/s 提到 232 tok/s,质量与 Q4_K_M 量化大致相当。 关键做法包括用 IQ3_KS 量化把模型全放进显存、裁掉 54K 词表、改用 ik_llama.cpp,并修复 SITU 激活与 mHC 层的 CUDA graphs 和约 1500 次每 token 小核启动问题。作者公布了各优化项的加速与 KLD 数据,并发布了 GGUF 与构建说明。 基准成绩有代价:GPQA Diamond 71.2 低于原版的 84.3。作者称几乎全部研究与代码由 Claude Code 完成。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

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10月29日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA精选
    Raon-1-mini-preview(29B MoE)在 16GB RTX 5070 Ti 上从 50 tok/s 压到 232 tok/s

    Reddit 用户 /u/McNiiby 用 4 天把 KRAFTON 的 Raon-1-mini-preview(29B MoE、4B 激活)在 16GB RTX 5070 Ti 上的解码速度从 50 tok/s 提到 232 tok/s,质量与 Q4_K_M 大致相当。关键做法包括 IQ3_KS 量化全放显存、裁掉 54K 词表、改用 ik_llama.cpp 并修复 SITU 激活与 mHC 层的 CUDA graphs 和约 1500 次每 token 小核启动问题,另附各优化项的加速与 KLD 数据。基准上 GPQA Diamond 71.2 低于原版 84.3,作者还用 Claude Code 完成几乎全部研究与代码,并发布了 GGUF 与构建说明。

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