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

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.

## Les faits

- Temps moyen rapporté par tâche : 68,2 secondes pour Swift 1.5 avec des têtes INT4, contre 108,1 secondes pour la quantification rapide de HyperQwen.
- Les tests ont été effectués sur une RTX 3090 avec 24 Go de mémoire et un contexte configuré à 150 000 tokens.

## 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

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

Dernière mise à jour: 2026-09-28