syv-ai/qwen38-27b-rtx3090
qwen38-27b-rtx3090
Qwen3.8-27B on a single RTX 3090 with vLLM: ~1,000 tok/s at 64 concurrent (int8 tensor-core GEMMs, fp16 DeltaNet state), ~114 tok/s single-user at default sampling / ~124 greedy (MTP drafts, own-output draft vocab, calibrated int4 lm_head, split-KV verify attention), 150k-262k context; patches, requant scripts, benchmarks
スター 1,422フォーク 199PythonApache-2.0
ひと目でわかる
- これは何?
- Qwen3.8-27B on a single RTX 3090 with vLLM: ~1,000 tok/s at 64 concurrent (int8 tensor-core GEMMs, fp16 DeltaNet state), ~114 tok/s single-user at default sampling / ~124 greedy (MTP drafts, own-output draft vocab, calibrated int4 lm_head, split-KV verify attention), 150k-262k context; patches, requant scripts, benchmarks
- 商用利用できる?
- できます。Apache-2.0 は寛容なライセンスで、著作権表示とライセンス表示を残せば、使用・改変・販売が可能です。
- 今もメンテナンスされている?
- されています。最後のコミットは 1 日前です。
- 何の言語で書かれている?
- 主に Python です(GitHub の言語統計による)。
回答はプロジェクトの GitHub データ(最終同期:2026年9月16日)と当サイトの分析に基づくもので、法的助言ではありません。
情報の鮮度
編集ステータス
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