# RTX 3090 पर Swift 1.5 ने बेंचमार्क कार्यों का समय घटाया

> Reddit के एक उपयोगकर्ता के मुताबिक, संशोधित Swift 1.5 मॉडल ने एक RTX 3090 पर HyperQwen के मूल सेटअप की तुलना में बेंचमार्क कार्य करीब 37% तेज़ी से पूरे किए। गुणवत्ता की जांच में नतीजों में मामूली अंतर भी दिखा।

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

Reddit के एक उपयोगकर्ता का कहना है कि HyperQwen के लिए अनुकूलित Swift 1.5 मॉडल ने प्रति कार्य औसतन 68.2 सेकंड लिए, जबकि HyperQwen के फास्ट-क्वांटाइज़्ड Qwen मॉडल को 108.1 सेकंड लगे। परीक्षण 24GB मेमोरी वाले एक RTX 3090 पर, 150,000 टोकन का कॉन्फ़िगर किया हुआ कॉन्टेक्स्ट इस्तेमाल करके किए गए।

पोस्ट करने वाले के मुताबिक, संशोधित मॉडल कुल मिलाकर तेज़ था, क्योंकि उसने कम टोकन बनाए—हालांकि उसकी डिकोडिंग गति थोड़ी कम थी। बताए गए कई परीक्षणों में स्कोर करीब थे, लेकिन एक जैसे नहीं। उदाहरण के लिए, INT4 आउटपुट लेयर्स वाले Swift 1.5 ने 100 समस्याओं की कोडिंग जांच में 91% स्कोर किया, जबकि HyperQwen का स्कोर 89% रहा।

## तथ्य

- बताया गया औसत कार्य समय: INT4 हेड्स वाले Swift 1.5 के लिए 68.2 सेकंड, जबकि HyperQwen फास्ट-क्वांट के लिए 108.1 सेकंड।
- परीक्षण 24GB मेमोरी वाले एक RTX 3090 पर और 150,000 टोकन के कॉन्फ़िगर किए हुए कॉन्टेक्स्ट के साथ किए गए।

## यह क्यों मायने रखता है

अगर पोस्ट करने वाले के नतीजे दूसरे परीक्षणों में भी सही साबित होते हैं, तो इससे संकेत मिलता है कि मॉडल को ट्यून करके उपभोक्ता हार्डवेयर पर स्थानीय AI कार्यों में लगने वाला समय और टोकन कम किए जा सकते हैं।

## स्रोत और संदर्भ

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

अंतिम अपडेट: 2026-09-28