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

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.

## I fatti

- Tempo medio per attività riportato: 68,2 secondi per Swift 1.5 con teste INT4, contro 108,1 secondi per HyperQwen fast quant.
- I test sono stati eseguiti su una singola RTX 3090 con 24 GB di memoria e una finestra di contesto configurata a 150.000 token.

## 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

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

Ultimo aggiornamento: 2026-09-28