# Swift 1.5 minskar tiden för benchmarkuppgifter på en RTX 3090

> En Reddit-användare uppger att en modifierad Swift 1.5-modell klarade benchmarkuppgifter omkring 37 procent snabbare än HyperQwens grundkonfiguration på ett RTX 3090-kort. Resultaten visar mindre skillnader mellan kvalitetstesterna.

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

En Reddit-användare säger att en Swift 1.5-modell anpassad för HyperQwen i genomsnitt tog 68,2 sekunder per uppgift, jämfört med 108,1 sekunder för HyperQwens snabbkvantiserade Qwen-modell. Testerna kördes på ett enda RTX 3090-kort med 24 GB minne och en konfigurerad kontext på 150 000 token.

Skribenten säger att den modifierade modellen var snabbare totalt sett eftersom den genererade färre token, trots en något lägre avkodningshastighet. I flera av de redovisade testerna var resultaten nära varandra, men inte identiska. Swift 1.5 med INT4-utmatningslager fick till exempel 91 procent på ett kodningstest med 100 problem, jämfört med 89 procent för HyperQwen.

## Fakta

- Rapporterad genomsnittlig uppgiftstid: 68,2 sekunder för Swift 1.5 med INT4-huvuden, jämfört med 108,1 sekunder för HyperQwen med snabbkvantisering.
- Testerna kördes på ett RTX 3090-kort med 24 GB minne och en konfigurerad kontext på 150 000 token.

## Varför det spelar roll

Om skribentens resultat håller även i andra tester tyder de på att modelljustering kan minska den tid och mängd token som krävs för lokala AI-uppgifter på konsumenthårdvara.

## Källor och referenser

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

Senast uppdaterad: 2026-09-28