# Swift 1.5 يقلّص أوقات إنجاز مهام الاختبار على RTX 3090

> أفاد مستخدم على Reddit بأن نموذج Swift 1.5 المعدّل أنجز مهام الاختبار أسرع بنحو 37% من الإعداد الأساسي لـ HyperQwen على بطاقة RTX 3090 واحدة. وجاءت النتائج مع فروق طفيفة في اختبارات الجودة.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/ar/swift-1-5-cuts-benchmark-task-times-on-an-rtx-3090

قال مستخدم على Reddit إن نموذج Swift 1.5 المكيّف للعمل مع HyperQwen استغرق في المتوسط 68.2 ثانية لكل مهمة، مقارنةً بـ108.1 ثانية لنموذج Qwen سريع التكميم من HyperQwen. وأُجريت الاختبارات على بطاقة RTX 3090 واحدة بذاكرة سعتها 24GB، مع ضبط سياق النموذج على 150,000 رمز.

وأوضح صاحب المنشور أن النموذج المعدّل كان أسرع إجمالاً لأنه أنتج عدداً أقل من الرموز، رغم انخفاض سرعة فك الترميز قليلاً. وكانت النتائج متقاربة، لكنها غير متطابقة، في عدة اختبارات أُبلغ عنها؛ فعلى سبيل المثال، حقق Swift 1.5 مع طبقات إخراج INT4 نتيجة 91% في اختبار برمجة مؤلف من 100 مسألة، مقابل 89% لـHyperQwen.

## الحقائق

- متوسط الوقت المعلن لإنجاز المهمة: 68.2 ثانية لـSwift 1.5 مع رؤوس INT4، مقابل 108.1 ثانية لـHyperQwen fast quant.
- أُجريت الاختبارات باستخدام بطاقة RTX 3090 واحدة بذاكرة سعتها 24GB وسياق مضبوط على 150,000 رمز.

## لماذا يهم

إذا أثبتت اختبارات أخرى صحة نتائج صاحب المنشور، فهي تشير إلى أن ضبط النماذج قد يقلل الوقت واستهلاك الرموز اللازمين لإنجاز مهام الذكاء الاصطناعي محلياً على أجهزة المستهلكين.

## المصادر والمراجع

1. [Swift 1.5 + HyperQwen = 37% less task completion time at 100+ tps w/ 150k context on RTX 3090](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wsqjku/swift_15_hyperqwen_37_less_task_completion_time/) – Reddit r/LocalLLaMA, 2026-09-28

آخر تحديث: 2026-09-28