ПозитивнаImpact 5/10🚀 Early Adoption👤 Для всіх

Qwen3.6 35B: локальний LLM ставить рекорд швидкості на бюджетній відеокарті

Shir-man Trending1 день тому0 переглядів

Qwen3.6 35B досяг швидкості 110 токенів/с на відеокарті RTX 4070 Super (12GB VRAM) завдяки оптимізації ik_llama.cpp. Тепер локальний запуск LLM стає реальністю навіть на відносно недорогому обладнанні.

ВердиктПозитивнаImpact 5/10

🚀 Прорив для ентузіастів. Локальний LLM стає швидшим і доступнішим — для тих, хто цінує конфіденційність і контроль.

🟢 МОЖЛИВОСТІ

  • Запуск LLM на звичайному ПК без хмарних витрат
  • Повна конфіденційність даних без передачі третім сторонам
  • Можливість fine-tuning моделі під власні потреби

🔴 ЗАГРОЗИ

  • Потрібні технічні навички для налаштування і оптимізації
  • Швидкість може бути недостатньою для задач реального часу
  • Обмежений обсяг VRAM все ще є вузьким місцем для великих моделей

🎯 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

  • Швидкість 110 токенів/с на RTX 4070 Super (12GB VRAM)
  • Використано ik_llama.cpp для оптимізації
  • Модель Qwen3.6-35B-A3B
  • Порівняно з базовими налаштуваннями llama.cpp — приріст 23%
  • Локальний запуск LLM стає доступнішим

Як це змінить ваш ринок?

Для фінансових установ та медичних компаній, які мають суворі вимоги до конфіденційності даних, це знімає блокер на використання LLM. Тепер аналіз даних можна проводити локально, без ризику витоку інформації.

Квантизація — метод зменшення розміру моделі шляхом зниження точності чисел, що використовуються для її параметрів.

Для кого це і за яких умов

Для ентузіастів та невеликих команд, які хочуть експериментувати з LLM без великих витрат на хмарні сервіси. Потрібна відеокарта з 12GB VRAM (RTX 4070 Super або аналог), базові навички роботи з командним рядком та Linux. Розгортання займає від кількох годин до дня.

Альтернативи

Qwen3.6 + ik_llama.cppGPT-4oLlama 3
ЦінаБезкоштовно~$30/1M токенівБезкоштовно
Де працюєЛокальноХмараЛокально/Хмара
Мін. вимогиRTX 4070 Super (12GB VRAM)APICPU/GPU
Ключова різницяКонфіденційність, контрольЗручність, екосистемаГнучкість, кастомізація

💬 Часті запитання

Apache 2.0, що дозволяє комерційне використання.

Такий розбір щоранку о 08:00

Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram

7 днів безкоштовно
LLMQwenllama.cppлокальнийзапускоптимізація

Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації

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

Дізнатись більше → aiupskill.live