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Qwen2.5-Omni-3B · Q6_K

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NVIDIA RTX 509032GBllama.cpp v0.28L2 跨框架验证

本页汇总 Qwen2.5-Omni-3B(Q6_K)在 NVIDIA RTX 5090 上以 llama.cpp 运行的 1 次实测数据,来自 1 个独立来源平台;指标为已上架实测的均值。

277.82 tok/s

Decode

解码速度

934.6 tok/s

Prefill

预填充速度

0.26 s

TTFT

首 token 延迟

8.4 GB

VRAM

显存占用

L2 跨框架验证

1

实测次数

1

独立来源

其他

来源平台

2 天前

最后验证

性能表现

  1. llama.cpp · IQ4_XS Decode 375.39 · Prefill 1839.32 ·
  2. llama.cpp · Q6_K (当前)Decode 277.82 · Prefill 934.6 ·
  3. Strata · FP16 Decode 238.76 · Prefill 798.02 ·
  4. Strata · IQ3_S Decode 359.64 · Prefill 1323.17 ·
  5. llama.cpp · Q8_0 Decode 436.8 · Prefill 3276 ·
  6. llama.cpp · Q5_K_M Decode 635.3 · Prefill 4764.8 ·
  7. llama.cpp · Q4_K_M Decode 776.5 · Prefill 5823.8 ·

核心数据

Decode(平均)
277.82 tok/s
Prefill(平均)
934.6 tok/s
TTFT(平均)
0.26 s
VRAM(平均)
8.4 GB
MTP 接受率
—
TTFB
2.22 GB
功耗
462.7 W

基础配置

成员级字段取自最近一次实测

模型
Qwen2.5-Omni-3B
量化方式
Q6_K
框架
llama.cpp
版本
v0.28
上下文长度
2048 tokens
批次大小
512
GPU 层数
20
Flash Attention
关闭

硬件信息

标称与实测并排陈列,能否运行由读者自判

GPU
NVIDIA RTX 5090
标称显存
32 GB
实测显存(均值)
8.4 GB
系统
Ubuntu 22.04
驱动
565.57
CUDA
12.8
电源功耗
462.7 W

来源与证据

共 1 条实测记录,逐条可回溯到原始出处

  1. L2 跨框架验证其他原始链接 验证于 2026-10-16

    v0.28 · Ubuntu 22.04 · CUDA 12.8 · 2048 ctx

    277.82 tok/s

    Decode

    934.6 tok/s

    Prefill

    0.26 s

    TTFT

    8.4 GB

    VRAM

    —

    MTP

    462.7 W

    功耗

    L2 batch seed 2026-10-16: llama.cpp on hw_id=13 running model_id=60 at Q6_K