Qwen3.6 35B A3B досягає 80 токенів/сек та контексту 128K на 12GB VRAM з використанням llama.cpp MTP

Shir-man Trendingблизько 6 годин тому0 переглядів

Модель Qwen3.6 35B A3B демонструє вражаючу продуктивність: 80 токенів в секунду та контекстне вікно 128K на 12GB VRAM з використанням llama.cpp MTP. Це дозволяє ефективно запускати LLM локально, зменшуючи залежність від хмарних рішень.

ВердиктПозитивнаImpact 6/10

🚀 Локальний прорив. Альтернатива платним API для тих, кому важлива швидкість та конфіденційність.

🟢 МОЖЛИВОСТІ

  • Зниження витрат на inference за рахунок локального запуску
  • Повний контроль над даними — важливий для фінансових установ та медицини
  • Можливість кастомізації моделі під конкретні потреби без обмежень API

🔴 ЗАГРОЗИ

  • Потрібні знання для налаштування та підтримки локальної інфраструктури
  • Продуктивність залежить від апаратного забезпечення — потрібна GPU з достатнім об'ємом VRAM
  • Відсутність підтримки та оновлень, як у комерційних API

🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?

Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.

Заповнити профіль · 30 секунд
Детальний розбір ↓

TL;DR

  • 80 токенів/сек на 12GB VRAM
  • Контекстне вікно 128K
  • Використовує llama.cpp MTP
  • Модель Qwen3.6 35B A3B
  • Apache 2.0 ліцензія

Як це змінить ваш ринок?

Маркетингові агенції зможуть обробляти великі обсяги даних клієнтів локально, не передаючи їх в хмарні сервіси, що знімає ризики витоку даних та підвищує compliance.

Локальний LLM — велика мовна модель, яка запускається на вашому обладнанні, а не в хмарі.

Для кого це і за яких умов

Для компаній, які мають IT-спеціалістів та потребують високої швидкості обробки даних. 7B: MacBook 16GB, без IT-команди, 15 хв. 27B: GPU $2,000+ або хмара ~$0.5/год, IT-спеціаліст, 1-2 дні.

Альтернативи

Qwen3.6GPT-4oClaude 3 Opus
ЦінаБезкоштовно$5/1M токенів$15/1M токенів
Де працюєЛокальноХмараХмара
Мін. вимоги12GB VRAMAPIAPI
Ключова різницяЛокальний запускВисока якістьВелика контекстність

💬 Часті запитання

Для 7B моделі достатньо MacBook з 16GB RAM. Для 27B потрібна GPU з 24GB+ VRAM або хмарний сервіс.

Такий розбір щоранку о 08:00

Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram

7 днів безкоштовно
Qwen3.6LLMllama.cppVRAMlocalinference

Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації

За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.

Дізнатись більше → aiupskill.live