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用户在双5060ti上部署量化Qwen3.8模型并求调参建议
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月5日，Reddit r/LocalLLaMA 一位用户发帖，介绍自己在 2x 5060ti 16GB 显卡加 32GB DDR4 内存的硬件上，用 llama.cpp 运行 Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ1 量化模型。模型文件大小为 27.58 GB，上下文长度（ctx-size）设置为 98304。该用户在帖子中询问当前配置是否还有优化余地。其实测性能为 prompt 处理速度 250.4 tok/s、生成速度 30.5 tok/s。为了方便他人分析和给建议，该用户完整公开了自己的启动参数与采样设置。帖子发布时暂无后续跟进或矛盾信息报道。
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最新进展10月5日 04:35
用户发帖实测双5060ti跑Qwen3.8量化模型性能并公开参数求优化建议。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)llama.cpp 跑 Qwen 3.8 FN GSQ RCO IQ1 还有多少优化空间？
一位用户在 2x 5060ti 16GB 加 32GB DDR4 内存上用 llama.cpp 运行 Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ1 量化模型（27.58 GB，ctx-size 98304），询问配置是否还有优化余地。实测 prompt 250.4 tok/s、生成 30.5 tok/s，并完整公开了启动参数与采样设置。
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