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Swift 1.5 réduit le temps des tâches de benchmark sur une RTX 3090
Un utilisateur de Reddit affirme qu’un modèle Swift 1.5 modifié a réalisé des tâches de benchmark environ 37 % plus rapidement que la configuration de base de HyperQwen sur une RTX 3090. Les résultats s’accompagnent de légères différences dans les tests de qualité.
Oossa · À propos d’Oossa
Un utilisateur de Reddit affirme qu’un modèle Swift 1.5 adapté à HyperQwen a réalisé les tâches en 68,2 secondes en moyenne, contre 108,1 secondes pour le modèle Qwen quantifié en mode rapide de HyperQwen. Les tests ont été effectués sur une seule RTX 3090 dotée de 24 Go de mémoire, avec un contexte configuré à 150 000 tokens.
Selon l’auteur du message, le modèle modifié était globalement plus rapide parce qu’il générait moins de tokens, malgré une vitesse de décodage légèrement inférieure. Dans plusieurs tests rapportés, les scores étaient proches, mais pas identiques. Par exemple, Swift 1.5 avec des couches de sortie INT4 a obtenu 91 % à un test de programmation de 100 problèmes, contre 89 % pour HyperQwen.
Pourquoi c'est important
Si les résultats de l’auteur du message se confirment dans d’autres tests, ils montrent que l’ajustement d’un modèle peut réduire le temps et le nombre de tokens nécessaires aux tâches d’IA exécutées localement sur du matériel grand public.
Sources et références
| # | Source | Média | Date | À retenir |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Swift 1.5 + HyperQwen = 37% less task completion time at 100+ tps w/ 150k context on RTX 3090 ↗ | Reddit r/LocalLLaMA | 28 sept. 2026 | Hi everyone :) The amazing Swift finetunes of Qwen3.8 27B generate much fewer tokens at mostly similar benchmark performance to the original |
1 sources
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