TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
MrGips • Про LLM

5 Oct, 20:49

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Qwen 3.8 Flash Next запустили на мешке с картошкой RTX 5070 12 GB и всего 32 GB RAM

На реддит увидел интересный пост, где запустили большую MoE модель на сетапе, в котором наш Квентин физически не помещается ни в RAM, ни VRAM.

• RTX 5070 - 12 GB VRAM
• Ryzen 5 5600GT
• 32 GB DDR4
• обычный NVMe SSD

Использовался полный Flash Next в UD-IQ3_XXS размером около 76 GB.

Разработчик сделал форк llama.cpp под названием hashyy, который хранит горячие эксперты в VRAM/RAM, а остальные подгружает прямо с SSD по мере необходимости.

И модель выдаёт примерно 11–15 т/с.

Ну да, не густо. Но сам факт запуска полного Flash Next на 12 GB VRAM + 32 GB RAM уже очень интересный.

Форк: https://github.com/MohammadHaishemKhawaja/hashyy

Я сам не пробовал, но кто имеет похожие характеристики компа, можете затестить.

MrGips • Про LLM / НАШ ЧАТ
GitHub - MohammadHaishemKhawaja/hashyy: A full, unpruned 177B MoE model at 11.5 tok/s on one 12 GB GPU. Expert streaming for llama.cpp, with the measurement harness and every dead end.
A full, unpruned 177B MoE model at 11.5 tok/s on one 12 GB GPU. Expert streaming for llama.cpp, with the measurement harness and every dead end. - MohammadHaishemKhawaja/hashyy

1.4k 1 63 19 24
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot