跑得动araoai.com
投稿
搜什么 常用 M3 Max × Qwen3-32BRX 7900 GRE · 未归一化 × Llama-3.1-8B-Instruct · 未归一化Qwen2.5-7B-Instruct · 未归一化 × mlx-lmQ4_K_M 72 条 Run · 7 个模型 · 10 个硬件型号
横向对比

把几个配置,摆在一张表上

两种问法:同一个模型在哪张卡上更快,和同一台机器上哪个框架更快。 表里每一列是一个对比项,每一行是一个指标,数字是中位数,后面跟着支撑它的样本量。 结论只对我们库里这些记录成立——跨硬件不可比,这里做的是数量级参考,不是横评。

先选比什么

最多 6 个对比项

两种模式问的是两件不同的事:同一个模型在哪张卡上更快, 和同一台机器上哪个后端更快。换模式等于换一个问题,基准与对比项都不沿用。

先说结论

这些记录不足以支撑一个排序结论:只有 1 个对比项(ExLlamaV2)有可用的 decode 中位数——一个数排不出高低。

同一台机器上不同框架的默认参数、batch size 与版本都可能不同——这里比的是记录,不是框架本身。

能不能放在一起看

逐项核对 6 项 · 另有 1 项是你选来对比的

判据是这 7 项:模型 · 量化 · 框架(含版本) · 上下文长度 · 硬件 · batch · 并发数;你选来对比的那一维(框架(含版本))本来就不一样,所以不计入差异数。门槛(写在这里,你可以自己核对):0 维不同 → 可直接比较;1–2 维不同 → 方向性可比;≥3 维不同 → 不可比。「未核对」不是「一致」:只有一侧有值、或某一列的记录没全登记,一律不给绿灯;双方都没有值的维度会单独点名,也不算一致。门槛要求至少 1 项确认一致,所以"什么都不知道"也不会是绿灯。

🟡 方向性可比

不建议直接比较:有 2 项不同 —— 模型(Llama-3.1-8B-Instruct · 未归一化 / phi-4 · 未归一化)、量化(Q4_K_M / Q5_K_M)。3 项双方都没有值上下文长度batch并发数)—— 它们是「未核对」,不是「一致」。把它们摆在一张表上只能当数量级参考,差额不能算到你想比的那一维头上。

这是两道独立的闸:上面那一道问「能不能排序」(样本量与证据级别够不够), 这一道问「能不能放在一起看」(条件是否一致)。两个都过,这几个数字才谈得上可比。

逐项核对
模型不同 Llama-3.1-8B-Instruct · 未归一化 / phi-4 · 未归一化
量化不同 Q4_K_M / Q5_K_M
框架(含版本)一致 ExLlamaV2 0.2.5(这一维是你选的对比维度)
上下文长度未核对 双方都没有值 —— 未核对,不是一致
硬件一致 NVIDIA RTX 3090 · 24G
batch未核对 双方都没有值 —— 未核对,不是一致
并发数未核对 双方都没有值 —— 未核对,不是一致
对比项(框架)· 最多 6 个

点一下加入对比,再点一下移出。括号里的数字是点下去会得到几条记录 (所以 0 意味着这个组合我们还没收录,不是它跑不了)。

横向对比 · 同一硬件 × 多框架

基准:NVIDIA RTX 3090 · 24G · 1 个对比项

四个指标都取中位数,而且只统计有有效样本量的记录 (没有 n 的记录在任何一格都不参与)。decode 与 prefill 越高越快,TTFT 与显存峰值越低越好。 每一格后面的小字是支撑这个数字的样本量;最下面两行是整列的证据级别与样本量合计。 排序结论只对「我们库里这些记录」成立,不构成对硬件或框架能力的判断。

同一台机器(NVIDIA RTX 3090 · 24G)上不同框架的 decode 中位数
指标ExLlamaV2 · 2 条记录
decode越高越好 91.5tok/sn=28
prefill越高越好 3156tok/sn=28
TTFT 冷启越低越好 3697msn=28
显存峰值越低越好 9.6GBn=28
证据 L0 自报
n整列样本量合计 28
参与这次对比的全部记录2 条记录 · 含跑不通的

参与这次对比的全部记录

2 条 · 最快的排前面

本次对比涉及的记录一条不落,每条都带证据级别与样本量,展开可以看到完整字段。

模型 / 量化 decodetok/s prefilltok/s TTFTms 显存峰值GB 证据 复现链 状态
Llama-3.1-8B-Instruct · 未归一化Q5_K_M ExLlamaV2 0.2.5B站最后入库 1 天前n=13 109.8 3788 3113 L0 自报 待复现 稳定
模型与硬件
模型Llama-3.1-8B-Instruct · 未归一化仓库原名 meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
量化Q5_K_M
硬件NVIDIA RTX 3090 · 24G
显存总量
框架ExLlamaV2 0.2.5
速度与显存
decode tok/s109.8
prefill tok/s3788
TTFT 冷启 ms3113
TTFT 热启 ms
显存峰值 GB8.0
证据与判定
证据级别L0 自报
样本量13
状态稳定

「稳定」已被独立来源复现过,当前没有已知分歧。

复现链从这条记录出发,每格是一次独立来源的复现。空链条表示还没有复现记录,不是我们没有记。

要和另一条记录直接比较,这几项得一样:模型 · 量化 · 框架(含版本) · 上下文长度 · 硬件 · batch · 并发数。少一项就只能当数量级参考——差额可能来自那一项,而不是你想比的东西。

完整配置 · 来源 · 复现链 16 项
完整配置
上下文长度
KV cache
flash attention
batch
GPU 层数-1
投机解码
并发数
上下文扩展
复现与测量
复现次数0
测量方第三方实测
复现链待复现
原始来源
平台B站
抓取时间1 天前
原文快照我们存下的原文副本(本站不转载正文) · 抓取于 1 天前 · 来源 https://www.bilibili.com/video/araoai-demo-40内容哈希 d187fb33af1928418561cf2dec25abedfe43d7758bb2f8ec95a6f327ca5457b6快照长度 112 字符(按码点计)

我们存下了抓取那一刻的原文副本与内容哈希,但不转载原文:本站只取事实(数字),不取表达。来源被删除或改版之后,我们可以拿哈希说明「当时读到的就是这段文本」,但不能说明它现在还在。

相关断言

目前没有断言引用这条记录

高级元数据 5 项
配置指纹
配置签名604b10f5abd75c057c6de75b7ae33cf05c3281806e523d5607df0e3c42ce118a
实验指标
KLD
MTP 接受率
整机功耗 W
归一化
归一化未命中model: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
phi-4 · 未归一化Q4_K_M ExLlamaV2 0.2.5B站最后入库 1 天前n=15 73.2 2525 4280 L0 自报 待复现 稳定
模型与硬件
模型phi-4 · 未归一化仓库原名 microsoft/phi-4-GGUF
量化Q4_K_M
硬件NVIDIA RTX 3090 · 24G
显存总量
框架ExLlamaV2 0.2.5
速度与显存
decode tok/s73.2
prefill tok/s2525
TTFT 冷启 ms4280
TTFT 热启 ms
显存峰值 GB11.2
证据与判定
证据级别L0 自报
样本量15
状态稳定

「稳定」已被独立来源复现过,当前没有已知分歧。

复现链从这条记录出发,每格是一次独立来源的复现。空链条表示还没有复现记录,不是我们没有记。

要和另一条记录直接比较,这几项得一样:模型 · 量化 · 框架(含版本) · 上下文长度 · 硬件 · batch · 并发数。少一项就只能当数量级参考——差额可能来自那一项,而不是你想比的东西。

完整配置 · 来源 · 复现链 16 项
完整配置
上下文长度
KV cache
flash attention
batch
GPU 层数-1
投机解码
并发数
上下文扩展
复现与测量
复现次数0
测量方第三方实测
复现链待复现
原始来源
平台B站
抓取时间1 天前
原文快照我们存下的原文副本(本站不转载正文) · 抓取于 1 天前 · 来源 https://www.bilibili.com/video/araoai-demo-12内容哈希 25d746232ae30b0d8a4809ee6d3af513f2ca9a2bd4b295bf1b632cd86578b4ef快照长度 99 字符(按码点计)

我们存下了抓取那一刻的原文副本与内容哈希,但不转载原文:本站只取事实(数字),不取表达。来源被删除或改版之后,我们可以拿哈希说明「当时读到的就是这段文本」,但不能说明它现在还在。

相关断言

目前没有断言引用这条记录

高级元数据 5 项
配置指纹
配置签名45e1329cf19f0a81ce443d43b61bbff63a687b4da0224155bcb23453b4c88766
实验指标
KLD
MTP 接受率
整机功耗 W
归一化
归一化未命中model: microsoft/phi-4-GGUF
这一页怎么比的为什么用中位数 · 排序为什么要两道闸 · 为什么不给排序下强结论 · 上限是多少

这一页怎么比的

  • 四个指标都取中位数,而且只统计有有效样本量的记录。中位数对个别离群值不敏感; 没有样本量的记录在任何一格都不参与——一个没有 n 的统计值和编出来的数字没有区别。 每一格后面的小字就是支撑它的样本量。
  • 排序只看 decode 中位数,而且有两道闸。要给出「谁的 decode 中位数最高」这句话, 最高那一项必须至少 n≥3、证据级别至少 L1。单次观测排不出高低, 自报数字排出来的顺序也不构成可比性。任何一条不满足,这一页就直接说 「这些记录不足以支撑一个排序结论」——不硬指定谁更高
  • 这里不给排序下强结论。跨硬件不可比,只做数量级参考:不同厂商、不同后端、 不同 batch size 的数字放在一张表里,能回答的是「差几倍」,不是「谁更强」。 买哪张卡、用哪个框架,还要看你的预算、你的模型和你的耐心——那些都不在这张表里。
  • 对比项有数量上限。超过上限的网址会被拒绝(返回 400 页并说明超了几个), 而不是悄悄丢掉多余的项——那种"看起来筛了、其实没筛"的失败最难发现。 上限写在页面上方的模式切换那一块里,数字取自代码里的同一个常量。
  • 每个对比项都能点进去。列头是链接,指向数据页里筛好的那份记录; 页尾折叠体里是本次对比涉及的全部记录,每条都带证据级别、样本量与原始来源。
数据 CC BY 4.0 · 可被 AI 引用 复现 ≠ 点赞 来源:GitHub · Reddit · HuggingFace · Arao 自产 方法与边界 投稿指南 API RSS