# Swift 1.5 reduz o tempo de tarefas de benchmark em uma RTX 3090

> Um usuário do Reddit relata que um modelo Swift 1.5 modificado concluiu tarefas de benchmark cerca de 37% mais rápido que a configuração básica do HyperQwen em uma única RTX 3090. Os resultados apresentam pequenas diferenças nos testes de qualidade.

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

Um usuário do Reddit afirma que um modelo Swift 1.5 adaptado para o HyperQwen levou, em média, 68,2 segundos por tarefa, contra 108,1 segundos para o modelo Qwen com quantização rápida do HyperQwen. Os testes foram realizados em uma única RTX 3090 com 24 GB de memória, usando um contexto configurado de 150.000 tokens.

Segundo o autor da publicação, o modelo modificado foi mais rápido no geral porque gerou menos tokens, apesar de ter uma velocidade de decodificação ligeiramente menor. Em vários testes divulgados, as pontuações foram próximas, mas não idênticas. Por exemplo, o Swift 1.5 com camadas de saída INT4 obteve 91% em um teste de programação com 100 problemas, contra 89% do HyperQwen.

## Os fatos

- Tempo médio por tarefa relatado: 68,2 segundos para o Swift 1.5 com cabeças INT4, contra 108,1 segundos para a quantização rápida do HyperQwen.
- Os testes usaram uma única RTX 3090 com 24 GB de memória e um contexto configurado de 150.000 tokens.

## Por que importa

Se os resultados do autor da publicação se confirmarem em outros testes, eles sugerem que o ajuste de modelos pode reduzir o tempo e o número de tokens necessários para tarefas locais de IA em hardware de consumo.

## Fontes e referências

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

Última atualização: 2026-09-28