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RDNA4 上运行 Qwen 3.8 的推理方案讨论
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月6日，Reddit r/LocalLLaMA 社区一位用户发帖询问在 RDNA4 上运行 Qwen 3.8 的主流推理方案。该用户使用双 AMD R9700（RDNA4）显卡，通过 vllm-radiance 引擎运行 Qwen 3.8 27B FP8（Swift 1.5 FP8）版本，实测取得 5000 tokens/s 的 prefill 速度和 130 tokens/s 以上的代码生成速度。他对目前的性能水平基本满意，但希望了解是否存在更好的方案。他特别关注能够支持 Qwen 3.8 Flash Next 的推理引擎，同时明确表示不愿为了兼容性退回到 llama.cpp 较低的性能水平。截至目前，帖子尚处于讨论阶段，没有后续报道显示社区给出进一步答复或出现新的替代方案。
AI 根据报道生成 · 20 小时前更新
最新进展10月6日 17:02
社区用户发帖询问 RDNA4 上运行 Qwen 3.8 的更优推理方案，暂无回应。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)RDNA4 上跑 Qwen 3.8 目前的主流方案是什么？
一位用户在双 AMD R9700（RDNA4）上用 vllm-radiance 运行 Qwen 3.8 27B FP8（Swift 1.5 FP8），取得 5000t/s prefill 和 130t/s+ 代码生成速度，想询问是否有更好的推理方案。他特别关注能支持 Qwen 3.8 Flash Next 的引擎，但不愿退回到 llama.cpp 的性能水平。
本事件热度走势
当前热度 6·可比范围峰值 10（10月6日 18:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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