Qwen3.6 27B和35B在vLLM上的调优结果:单块Radeon R9700的性能测试

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 9 августа 2026 г.🔗 Source
Ad

В посте на r/LocalLLaMA рассказывается, как запустить Qwen3.6 27B (плотную) и 35B (MoE) на одной видеокарте Radeon AI Pro R9700 с помощью vLLM Radiance через Podman. Автор делится своей точной конфигурацией и результатами бенчмарков, которые особенно полезны для пользователей GPU от AMD.

Настройка и ключевые отличия

Они используют контейнер stilldeadcode/vllm-radiance:0.5.8, который поставляется с эталонной конфигурацией, оптимизированной для весов FP8 на двух R9700 с тензорным параллелизмом (TP=2). Для одной карты с весами INT4 требуются следующие изменения:

  • --tensor-parallel-size 1 (нет второй карты)
  • --gpu-memory-utilization 0.98 (в эталоне было 0.90–0.97)
  • num_speculative_tokens=4 на 27B — проверено 2/3/4/8, 4 выигрывает на 17–48% по сравнению с 8 на всех глубинах

Веса — это Avesed/Qwen3.6-{27B,35B}-INT4-W4A16 (compressed-tensors, group_size 32). 35B в FP8 просто не помещается на 32 ГБ карте при полезной длине контекста.

Критическое исправление: tokenizer.json

В репозитории Avesed INT4 поставляется tokenizer.json с truncation.max_length равным 512 и padding как Fixed(512) — вероятно, из калибровки. Это ломает работу с изображениями выше ~672px. Исправление: установите оба значения в null.

Ad

Результаты бенчмарков

35B-A3B MoE (пул KV токенов = 440,241)

ГлубинаПрефилл, ток/сДекодирование, ток/с
4k~7,80061.4
16k~7,70060.1
50k~6,04057.0
78k~5,12054.7
100k~4,58052.9
150k~3,69049.5

27B dense, MTP spec=4 (пул KV токенов = 212,147)

ГлубинаПрефилл, ток/сДекодирование, ток/сСредняя принятая длина
4k~1,28859.64.4
16k~1,34562.34.6
50k~1,20759.64.5
100k~1,02753.74.5

Примечательно: 35B MoE достигает гораздо большей пропускной способности префилла (до 7.8 тыс. ток/с против 1.3 тыс.), но скорость декодирования примерно одинакова. Спекулятивное декодирование MTP на 27B дает среднюю принятую длину около 4.5 токенов.

Это практичная конфигурация для пользователей AMD, у которых нет двух GPU и которые хотят запускать эти модели локально. Автор готов предоставить стартовые скрипты по запросу.

📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Baton: Десктопное приложение для управления несколькими ИИ-агентами программирования
Инструменты

Baton: Десктопное приложение для управления несколькими ИИ-агентами программирования

Baton — это настольное приложение, которое помогает разработчикам управлять несколькими ИИ-агентами для программирования в изолированных рабочих пространствах. Оно предоставляет реальные терминальные сессии, изоляцию git worktree и мониторинг состояния для агентов, таких как Claude Code, Codex CLI, OpenCode и Gemini CLI.

OpenClawRadar
Сервер базы знаний с открытым исходным кодом и координатор мультиагентных систем для постоянной памяти искусственного интеллекта
Инструменты

Сервер базы знаний с открытым исходным кодом и координатор мультиагентных систем для постоянной памяти искусственного интеллекта

Разработчик создал пользовательский MCP-сервер на частном VPS, чтобы обеспечить Claude, Codex и Gemini постоянной памятью между сессиями, с сервером базы знаний, который загружает хранилища Obsidian, и мультиагентным оркестратором Daniel для отказоустойчивости.

OpenClawRadar
Models.dev: Открытая база данных спецификаций, цен и возможностей AI-моделей
Инструменты

Models.dev: Открытая база данных спецификаций, цен и возможностей AI-моделей

Models.dev — это открытая база данных спецификаций, цен и возможностей моделей ИИ, поддерживаемая сообществом. Она предоставляет API и определения на основе TOML для провайдеров и моделей.

OpenClawRadar
Трепан: Локальный аудитор безопасности VS Code для кода, созданного ИИ
Инструменты

Трепан: Локальный аудитор безопасности VS Code для кода, созданного ИИ

Trepan — это расширение с открытым исходным кодом для VS Code, которое выступает в роли защитника безопасности для предложений кода, сгенерированных ИИ. Оно использует Ollama для проведения локальных проверок безопасности на соответствие правилам конкретного проекта в файле .trepan/system_rules.md.

OpenClawRadar