@jun1228909
日文推文分享在当地LLM Discord学到的专为Qwen3.8 Flash Next高速运行优化的神秘引擎,在5090 + DDR5 128GB环境下从llama.cpp的30tok/s提升到100tok/s。
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AI 模型调用成本、推理性能与本地/云端效率优化相关讨论。新内容:@jun1228909 用日文分享在当地 LLM Discord 学到的专为 Qwen3.8 Flash Next 高速运行优化的神秘志愿开发引擎,在 5090 + DDR5 128GB 环境下从 llama.cpp 的约 30tok/s 提升到 100tok/s,作者承认未对 llama.cpp 侧做设置调优可能不完全公平,但 100tok/s 体感已接近在线模型响应速度,认为专门为 Flash Next 固化的离线开发环境可能值得考虑,属本地 LLM 推理优化类内容。
日文推文分享在当地LLM Discord学到的专为Qwen3.8 Flash Next高速运行优化的神秘引擎,在5090 + DDR5 128GB环境下从llama.cpp的30tok/s提升到100tok/s。