# Swift 1.5 verkürzt Benchmark-Aufgaben auf einer RTX 3090

> Ein Reddit-Nutzer berichtet, dass ein angepasstes Swift-1.5-Modell Benchmark-Aufgaben auf einer einzelnen RTX 3090 rund 37 % schneller erledigte als HyperQwens Basis-Setup. Bei den Qualitätstests gab es leichte Unterschiede.

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

Ein Reddit-Nutzer zufolge benötigte ein für HyperQwen angepasstes Swift-1.5-Modell im Schnitt 68,2 Sekunden pro Aufgabe. HyperQwens schnell quantisiertes Qwen-Modell brauchte dafür 108,1 Sekunden. Die Tests liefen mit einer einzelnen RTX 3090 mit 24 GB Speicher und einem konfigurierten Kontext von 150.000 Tokens.

Der Verfasser des Beitrags erklärt den insgesamt höheren Durchsatz des angepassten Modells damit, dass es weniger Tokens erzeugte – obwohl seine Dekodierungsgeschwindigkeit leicht niedriger war. Bei mehreren veröffentlichten Tests lagen die Ergebnisse nahe beieinander, waren aber nicht identisch: Swift 1.5 mit INT4-Ausgabeschichten erzielte etwa bei einem Codiertest mit 100 Aufgaben 91 %, HyperQwen kam auf 89 %.

## Die Fakten

- Gemeldete durchschnittliche Aufgabenzeit: 68,2 Sekunden für Swift 1.5 mit INT4-Köpfen, gegenüber 108,1 Sekunden für HyperQwens schnelle Quantisierung.
- Für die Tests kamen eine einzelne RTX 3090 mit 24 GB Speicher und ein konfigurierter Kontext von 150.000 Tokens zum Einsatz.

## Warum es wichtig ist

Sollten sich die Ergebnisse des Verfassers in weiteren Tests bestätigen, legen sie nahe, dass sich durch Modell-Tuning die Bearbeitungszeit und der Tokenverbrauch bei lokalen KI-Aufgaben auf Consumer-Hardware senken lassen.

## Quellen und Referenzen

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

Zuletzt aktualisiert: 2026-09-28