Lean-QwenFlash实现低内存运行125B模型
开发者基于glm-flash-lite的SSD卸载方案,为Qwen3.8-Flash-Next(125B)推出Lean-QwenFlash,在16GB显存和8GB内存条件下实现约20 tok/s解码。RTX 4090在262k上下文下解码20 tok/s、预填充1627 tok/s;RTX 3080笔记本在100k上下文下解码18-21 tok/s。代码和脚本已在GitHub开源。
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开发者基于glm-flash-lite的SSD卸载方案,为Qwen3.8-Flash-Next(125B)推出Lean-QwenFlash,在16GB显存和8GB内存条件下实现约20 tok/s解码。RTX 4090在262k上下文下解码20 tok/s、预填充1627 tok/s;RTX 3080笔记本在100k上下文下解码18-21 tok/s。代码和脚本已在GitHub开源。
开发者发布Kyojin引擎,基于ExLlamaV3并针对AMD Strix Halo(ROCm)优化,使两个300B级MoE模型各自可运行在一台128GB迷你PC上。GLM-5.3-Flash预填充约580 tok/s,MiMo-V2.6-Flash解码最高44 tok/s,并附有与官方FP8的KLD及Top-1一致率对比。