Qwen3.8-27B 本地实测投机解码达 159 tok/s
2026/10/09 — 10/11 00:18·1 个来源（全部）·1 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- 一位开发者在本地实测 Qwen3.8-27B，用 Q8 DFlash2 投机解码配合 LemonSeed Engine 0.5.8，把解码速度从 14 tok/s 提到 159 tok/s。
- 据 Reddit 披露的基准数据，Sapphire Radeon AI PRO R9700 上 macOS 测得 159.4 tok/s，Strix Halo 移动平台为 64.4 tok/s。
- 文章拆解了草稿树等技术细节。
事件背景与详细解读
2026 年 10 月 9 日，Reddit 社区披露了一组关于 Qwen3.8-27B 本地推理的基准数据，随后有开发者在掘金发文记录并拆解了这套方案。据该文描述，测试者使用 Q8 DFlash2 投机解码配合 LemonSeed Engine 0.5.8，把解码速度从 14 tok/s 提升到 159 tok/s。
报道给出的具体数字是：在 Sapphire Radeon AI PRO R9700 上测得 159.4 tok/s，在 Strix Halo 移动平台上为 64.4 tok/s。作为对照，文章提到在配备 M3 Ultra 的 Mac Studio 上通过 Ollama 运行 Qwen3.8-27B Q4_K_M，模型权重占用约 17 GB，常规持续生成速度约为 14 tok/s。
文章称这套提速来自两层优化链路：草稿树验证，以及 gate/up GEMM 算子融合。文中还提到对比了软硬件配置与 llm-bench 基准质量，但摘要中未给出这些对比的具体结果。目前公开的信息停在这组基准数据与优化链路的拆解上，材料中没有更多后续进展。
AI 综合 1 篇报道生成 · 更新于 2 小时前
最新进展一位开发者在本地实测 Qwen3.8-27B，用 Q8 DFlash2 投机解码配合 LemonSeed Engine 0.5.8，把解码速度从 14 tok/s 提到 159 tok/s。据 Reddit 披露的基准数据，Sapphire Radeon AI PRO R9700 上 macOS 测得 159.4 tok/s，Strix Halo 移动平台为 64.4 tok/s。文章拆解了草稿树验证与 gate/up GEMM 算子融合两层优化链路。
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一位开发者在本地实测 Qwen3.8-27B，用 Q8 DFlash2 投机解码配合 LemonSeed Engine 0.5.8，把解码速度从 14 tok/s 提到 159 tok/s。据 Reddit 披露的基准数据，Sapphire Radeon AI PRO R9700 上 macOS 测得 159.4 tok/s，Strix Halo 移动平台为 64.4 tok/s。文章拆解了草稿树验证与 gate/up GEMM 算子融合两层优化链路。
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