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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
全量数据

每一条实测记录,都能追到来源

这是库里的全部实测记录,不是精选。筛选条件写在网址里,所以你复制出去的链接就是你看到的这一屏。 每条记录都标着证据级别:L0 是自报,L1 被第三方复现过,L2 还跨了框架。 想把几个模型或几张卡摆在一张表上比,用横向对比

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实测记录

筛选命中 2 条 · 第 1/1 页 · 本页 2 条 · (库中共 72 条)

模型 / 量化 decodetok/s prefilltok/s TTFTms 显存峰值GB 证据 复现链 状态
Qwen3-32BQ4_K_M Apple M3 Max · 128G 统一内存llama.cpp b6120Arao 自产最后入库 1 天前n=16 12.9 439 8780 L0 自报 待复现 稳定
模型与硬件
模型Qwen3-32B仓库原名 Qwen/Qwen3-32B-GGUF
量化Q4_K_M
硬件Apple M3 Max · 128G 统一内存
显存总量
框架llama.cpp b6120
速度与显存
decode tok/s12.9
prefill tok/s439
TTFT 冷启 ms8780
TTFT 热启 ms
显存峰值 GB23.5
证据与判定
证据级别L0 自报
样本量16
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Arao 实测
复现链待复现
原始来源
平台Arao 自产
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://araoai.com/demo/rig-run-13内容哈希 9612fc08f49fc9c539e049eb6d17e7fb88f0a099cec67c48404b51e3027b3c0c快照长度 98 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379c3b8d39020e50dce9f3a55895f19d01459e727e2071e33adc2503e8e8a652
实验指标
KLD
MTP 接受率
整机功耗 W
归一化
归一化未命中
Qwen3-32BQ5_K_M Apple M3 Max · 128G 统一内存llama.cpp b5980Arao 自产最后入库 1 天前n=12 10.6 358 10113 L0 自报 待复现 稳定
模型与硬件
模型Qwen3-32B仓库原名 Qwen/Qwen3-32B-GGUF
量化Q5_K_M
硬件Apple M3 Max · 128G 统一内存
显存总量
框架llama.cpp b5980
速度与显存
decode tok/s10.6
prefill tok/s358
TTFT 冷启 ms10113
TTFT 热启 ms
显存峰值 GB27.1
证据与判定
证据级别L0 自报
样本量12
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Arao 实测
复现链待复现
原始来源
平台Arao 自产
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://araoai.com/demo/rig-run-69内容哈希 40879ee3def7791add4e838fc4621635fda46e861bb8838f7f10db7323a8eda2快照长度 98 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75f6549ca09230f3cd2a7bee3136ef679a4e1f1c95ce65d5af914243818ef62c
实验指标
KLD
MTP 接受率
整机功耗 W
归一化
归一化未命中
导出 CSV JSON 导出当前筛选的全部命中结果(上限 500 条)

按模型看 · 按硬件看

每个取值一页

点一个取值进去,就是它自己的页面:中位吞吐、区间、样本量与证据级别, 以及我们没有收录的组合——缺的那些写清楚是缺,不补数字。下面只列有记录的取值; 没有记录的不在这里,因为我们没有东西可说。

怎么读这张表

  • 证据级别不是我们自己打的标签。它由记录之间的相互验证推导:同一三元组被第三方用不同框架 跑出接近的数字,才升到 L1;跨框架也对得上,才是 L2。Arao 自产的记录即使带签名,在别人复现之前 仍然是 L0。
  • 没有样本量的数字不显示。一行就是一个样本集,四个指标同源;样本量缺失时整行数字渲染 ,因为一个没有 n 的统计值不该被当成结论。
  • 「跑不动」和「没有数据」是两回事。前者是有证据表明显存不够,后者是我们还没收录这个组合 ——把后者读成前者,就是拿机器的沉默冒充人的结论。
  • 导出的上限是服务端强制的。当前视图最多导出 500 行;程序化取全量请走 API
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