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Qwen3-8B · IQ4_XS

发起讨论
NVIDIA RTX 509032GBllama.cpp v0.50L2 跨框架验证

本页汇总 Qwen3-8B(IQ4_XS)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。

253.29 tok/s

Decode

解码速度

909.82 tok/s

Prefill

预填充速度

0.52 s

TTFT

首 token 延迟

14.53 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

今天

最后验证

性能表现

  1. llama.cpp · IQ4_XS (当前)Decode 253.29 · Prefill 909.82 ·
  2. llama.cpp · Q6_K Decode 179.01 · Prefill 827.24 ·
  3. vLLM · IQ3_S Decode 284.83 · Prefill 1483.72 ·
  4. vLLM · IQ4_XS Decode 252.51 · Prefill 829.1 ·
  5. Ollama · Q5_K_M Decode 172.9 · Prefill 940.17 ·
  6. llama.cpp · Q8_0 Decode 162.5 · Prefill 1218.8 ·
  7. llama.cpp · Q5_K_M Decode 236.9 · Prefill 1776.8 ·
  8. llama.cpp · Q4_K_M Decode 285.3 · Prefill 2139.8 ·

核心数据

Decode(平均)
253.29 tok/s
Prefill(平均)
909.82 tok/s
TTFT(平均)
0.52 s
VRAM(平均)
14.53 GB
MTP 接受率
—
TTFB
2.03 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
Qwen3-8B
量化方式
IQ4_XS
框架
llama.cpp
版本
v0.50
上下文长度
2048 tokens
批次大小
512
GPU 层数
20
Flash Attention
开启

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)
14.53 GB
系统
macOS 15.0
驱动
555.85
CUDA
12.4
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 2026-10-10

    v0.50 · macOS 15.0 · CUDA 12.4 · 2048 ctx

    253.29 tok/s

    Decode

    909.82 tok/s

    Prefill

    0.52 s

    TTFT

    14.53 GB

    VRAM

    —

    MTP

    462.7 W

    功耗

    L2 batch seed 2026-10-10: llama.cpp on hw_id=13 running model_id=53 at IQ4_XS