Тест Flash-MOE на M5 Max: 12.99 токенов в секунду с моделью Qwen3.5-397B.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 31 марта 2026 г.🔗 Source
Тест Flash-MOE на M5 Max: 12.99 токенов в секунду с моделью Qwen3.5-397B.
Ad

Результаты производительности

Пользователь протестировал реализацию flash-moe на MacBook Pro M5 Max с 128 ГБ унифицированной памяти, запустив модель mlx-community/Qwen3.5-397B-A17B-4bit. Исходный тест Дэна Вудса на M3 Max с 48 ГБ оперативной памяти показал скорость 4,36 токена в секунду. На M5 Max базовая конфигурация с 4-битным квантованием и без cache-io-split достигла 12,48 ток/с. При оптимальной настройке --cache-io-split 4 производительность увеличилась до 12,99 ток/с, что в три раза быстрее исходного теста.

Анализ Cache-IO-Split

Пользователь провёл полное тестирование значений cache-io-split с использованием форка Anemll от flash-moe, который добавляет поддержку Metal 4 NAX для чипов M5+. Результаты показывают, что значения 2 и 3 снижают производительность, а значение 4 обеспечивает наилучшую оптимизацию:

  • cache-io-split 1 (нет): 12,48 ток/с, 28,4 мс ввода-вывода эксперта на токен
  • cache-io-split 2: 9,94 ток/с, 28,2 мс ввода-вывода эксперта на токен
  • cache-io-split 3: 9,99 ток/с, 36,1 мс ввода-вывода эксперта на токен
  • cache-io-split 4: 12,99 ток/с, 25,9 мс ввода-вывода эксперта на токен
  • cache-io-split 5: 12,64 ток/с, 27,5 мс ввода-вывода эксперта на токен
  • cache-io-split 8: 12,90 ток/с, 26,4 мс ввода-вывода эксперта на токен

Анализ предполагает, что значение 4 соответствует внутреннему параллелизму контроллера SSD M5 Max, тогда как более высокие значения добавляют накладные расходы на планирование. Рекомендуется использовать --cache-io-split 4 или вообще не использовать разделение, избегая значений 2 и 3.

Ad

Сравнение квантования

Тестирование 2-битного и 4-битного квантования показало, что 2-битное не даёт преимущества в скорости на M5 Max, поскольку скорость SSD делает меньшие файлы ненужными, а накладные расходы на деквантование сводят на нет любые выгоды. Качество значительно страдает при 2-битном квантовании:

  • 4-битное: 12,99 ток/с, 3,64 перплексии на WikiText-2
  • 2-битное: ~12,65 ток/с, 5,71 перплексии на WikiText-2 (на 57% хуже)

Вывод: используйте 4-битное квантование для лучшего качества без потери скорости.

Технические детали

Тест использовал форк Anemll, доступный по адресу https://github.com/Anemll/flash-moe. Устойчивая производительность оставалась стабильной на уровне 11,23 ток/с на 1000 токенов без деградации. Пользователь отметил, что фоновые процессы, использующие Metal/GPU, такие как LM Studio, могут значительно влиять на производительность и должны быть закрыты во время тестирования.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

bunx ccusage: 18 450 долларов на кредитах сожжено — плоские тарифы покрывают расходы
Инструменты

bunx ccusage: 18 450 долларов на кредитах сожжено — плоские тарифы покрывают расходы

Пользователь на r/ClaudeAI запустил bunx ccusage и обнаружил, что в мае было использовано кредитов на $18 450 — 248 млн входных токенов, 42 млн выходных токенов, 21,7 млрд с кэш-чтениями — при оплате всего €400/мес по фиксированному тарифу за Claude Code и Codex.

OpenClawRadar
Библиотека с открытым исходным кодом из 59 навыков Claude охватывает полный жизненный цикл веб-сайта
Инструменты

Библиотека с открытым исходным кодом из 59 навыков Claude охватывает полный жизненный цикл веб-сайта

Разработчик опубликовал 59 готовых навыков для Claude, охватывающих поиск бренда, дизайн, контент, SEO, разработку, эксплуатацию и рост — независимые от стека, с единой структурой и CI-проверками.

OpenClawRadar
Пакет MCP с открытым исходным кодом повышает качество генерации кода Claude на 15–20%.
Инструменты

Пакет MCP с открытым исходным кодом повышает качество генерации кода Claude на 15–20%.

Открытый набор MCP, состоящий из трех локальных серверов и навыка подсказок, решает проблему 'плохих токенов' в генерации кода ИИ, при этом один клиент сообщает об улучшении качества на 15-20% для Claude Code.

OpenClawRadar
Исследование Mistral Voxtral Realtime 4B на чистом C для преобразования речи в текст
Инструменты

Исследование Mistral Voxtral Realtime 4B на чистом C для преобразования речи в текст

Voxtral.c предлагает чистую C-реализацию модели распознавания речи Voxtral Realtime 4B от Mistral AI, устраняя зависимости, кроме стандартной библиотеки C.

OpenClawRadar