Breve · 1 min di lettura
Swift 1.5 riduce i tempi dei benchmark su una RTX 3090
Un utente di Reddit riferisce che una versione modificata di Swift 1.5 ha completato i benchmark circa il 37% più velocemente della configurazione base di HyperQwen su una singola RTX 3090. I risultati mostrano lievi differenze nei test di qualità.
Oossa · Informazioni su Oossa
Un utente di Reddit afferma che un modello Swift 1.5 adattato per HyperQwen ha impiegato in media 68,2 secondi per attività, contro i 108,1 secondi del modello Qwen a quantizzazione rapida di HyperQwen. I test sono stati eseguiti su una singola RTX 3090 con 24 GB di memoria, usando una finestra di contesto configurata a 150.000 token.
Secondo l’autore del post, nel complesso il modello modificato era più veloce perché generava meno token, nonostante una velocità di decodifica leggermente inferiore. In diversi test riportati i punteggi erano vicini, ma non identici; per esempio, Swift 1.5 con livelli di output INT4 ha ottenuto il 91% in un test di programmazione con 100 problemi, contro l’89% di HyperQwen.
Perché conta
Se i risultati dell’autore del post saranno confermati da altri test, suggeriscono che la messa a punto dei modelli può ridurre i tempi e il consumo di token necessari per eseguire attività di IA in locale su hardware consumer.
Fonti e riferimenti
| # | Fonte | Testata | Data | Punto chiave |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Swift 1.5 + HyperQwen = 37% less task completion time at 100+ tps w/ 150k context on RTX 3090 ↗ | Reddit r/LocalLLaMA | 28 set 2026 | Hi everyone :) The amazing Swift finetunes of Qwen3.8 27B generate much fewer tokens at mostly similar benchmark performance to the original |
1 fonti
Ultimo aggiornamento:
Oossa · Newsletter
La settimana dell'IA, spiegata
Ogni lunedì: le notizie che contano, in parole semplici. Gratis, niente spam.