# Swift 1.5 在 RTX 3090 上完成基准测试任务的时间缩短

> 一位 Reddit 用户称，经过修改的 Swift 1.5 模型在单张 RTX 3090 上完成基准测试任务的速度，比 HyperQwen 的基础配置快约 37%。不过，各项质量测试的结果略有差异。

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

一位 Reddit 用户表示，针对 HyperQwen 调整后的 Swift 1.5 模型，每项任务平均耗时 68.2 秒；HyperQwen 的快速量化 Qwen 模型则耗时 108.1 秒。测试使用单张配备 24GB 显存的 RTX 3090，并将上下文长度配置为 150,000 个 token。

发帖者称，尽管解码速度略低，修改后的模型总体上仍然更快，因为它生成的 token 更少。在公布的几项测试中，两者得分相近但并不完全相同。例如，在一项包含 100 道题的编程测试中，采用 INT4 输出层的 Swift 1.5 得分为 91%，HyperQwen 为 89%。

## 事实

- 报告的平均任务耗时：采用 INT4 输出层的 Swift 1.5 为 68.2 秒，HyperQwen 快速量化版为 108.1 秒。
- 测试使用一张配备 24GB 显存的 RTX 3090，上下文长度配置为 150,000 个 token。

## 为什么重要

如果发帖者的结果能在其他测试中得到验证，这表明通过调整模型，可以减少消费级硬件运行本地 AI 任务所需的时间和 token 数量。

## 来源与参考

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

最后更新: 2026-09-28