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Qwen3.5-4B · IQ2_M

发起讨论
NVIDIA RTX 509032GBllama.cpp v0.33L2 跨框架验证

本页汇总 Qwen3.5-4B(IQ2_M)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。

354.14 tok/s

Decode

解码速度

1,511.04 tok/s

Prefill

预填充速度

1.52 s

TTFT

首 token 延迟

6.47 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 · Q3_K_M Decode 377.37 · Prefill 1718.05 ·
  2. llama.cpp · Q4_K_S Decode 334.66 · Prefill 1225.86 ·
  3. Strata · Q2_K Decode 338.27 · Prefill 1161 ·
  4. Strata · Q4_K_M Decode 318.56 · Prefill 1437.9 ·
  5. llama.cpp · IQ2_M (当前)Decode 354.14 · Prefill 1511.04 ·
  6. Ollama · IQ2_M Decode 347.38 · Prefill 1126.85 ·
  7. Ollama · IQ2_XS Decode 333.52 · Prefill 1258.8 ·
  8. llama.cpp · Q3_K_L Decode 338.21 · Prefill 1409.78 ·
  9. vLLM · Q3_K_M Decode 356.1 · Prefill 1633.97 ·
  10. vLLM · Q3_K_S Decode 324.89 · Prefill 1253.12 ·
  11. Strata · Q4_K_S Decode 353.67 · Prefill 1676.75 ·

核心数据

Decode(平均)
354.14 tok/s
Prefill(平均)
1,511.04 tok/s
TTFT(平均)
1.52 s
VRAM(平均)
6.47 GB
MTP 接受率
—
TTFB
2.83 GB
功耗
256.4 W

基础配置

成员级字段取自最近一次实测

模型
Qwen3.5-4B
量化方式
IQ2_M
框架
llama.cpp
版本
v0.33
上下文长度
2048 tokens
批次大小
256
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)
6.47 GB
系统
Ubuntu 24.04
驱动
560.94
CUDA
12.8
电源功耗
256.4 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

    v0.33 · Ubuntu 24.04 · CUDA 12.8 · 2048 ctx

    354.14 tok/s

    Decode

    1,511.04 tok/s

    Prefill

    1.52 s

    TTFT

    6.47 GB

    VRAM

    —

    MTP

    256.4 W

    功耗

    L2 batch seed 2026-10-16: llama.cpp on hw_id=13 running model_id=48 at IQ2_M