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Qwen3.5-0.8B · IQ3_XS

发起讨论
NVIDIA RTX 508016GBllama.cpp v0.24L2 跨框架验证

本页汇总 Qwen3.5-0.8B(IQ3_XS)在 NVIDIA RTX 5080 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。

314.6 tok/s

Decode

解码速度

1,036.31 tok/s

Prefill

预填充速度

0.71 s

TTFT

首 token 延迟

3.14 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 · IQ3_XS (当前)Decode 314.6 · Prefill 1036.31 ·
  2. llama.cpp · Q4_K_S Decode 332.25 · Prefill 1390.04 ·
  3. Strata · IQ2_M Decode 312.53 · Prefill 1045.98 ·
  4. Strata · IQ3_XS Decode 375.51 · Prefill 1862.92 ·
  5. llama.cpp · IQ2_M Decode 338.41 · Prefill 1613.66 ·
  6. Strata · FP16 Decode 178.36 · Prefill 737.11 ·
  7. Strata · Q4_K_S Decode 363.26 · Prefill 1495.67 ·

核心数据

Decode(平均)
314.6 tok/s
Prefill(平均)
1,036.31 tok/s
TTFT(平均)
0.71 s
VRAM(平均)
3.14 GB
MTP 接受率
—
TTFB
2.52 GB
功耗
266.2 W

基础配置

成员级字段取自最近一次实测

模型
Qwen3.5-0.8B
量化方式
IQ3_XS
框架
llama.cpp
版本
v0.24
上下文长度
16384 tokens
批次大小
512
GPU 层数
99
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 5080
标称显存
16 GB
实测显存(均值)
3.14 GB
系统
Ubuntu 22.04
驱动
565.57
CUDA
12.6
电源功耗
266.2 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 2026-10-18

    v0.24 · Ubuntu 22.04 · CUDA 12.6 · 16384 ctx

    314.6 tok/s

    Decode

    1,036.31 tok/s

    Prefill

    0.71 s

    TTFT

    3.14 GB

    VRAM

    —

    MTP

    266.2 W

    功耗

    L2 batch seed 2026-10-18: llama.cpp on hw_id=14 running model_id=51 at IQ3_XS