Blog.wlens.top
609 字
3 分钟
Qwen3.5-9B ToolHub 本地性能压测报告
📊 Qwen3.5-9B ToolHub 本地性能压测报告
🧪 测试环境
- 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070 (12GB VRAM)
- 大脑：Qwen3.5-9B-Q4_K_M (GGUF 格式)
- 软件：ToolHub 绿色部署版（经过手动解除沙盒与上下文限制）
📈 核心指标数据
| 测试项目 | 实测表现 | 结论 |
|---|---|---|
| 生成速度 | 均值 48.6 t/s，峰值 55.27 t/s | 极速：几乎无感知延迟，秒回级别 |
| 上下文极限 | 成功调优至 49,152 (48K) | 强悍：可同时理解 8 个 Python 脚本（约 166KB） |
| 显存健康度 | 32K 占用 7.8G / 48K 占用 8.2G | 极稳：预留 3G+ 冗余，拒绝闪退 |
| 文件处理能力 | 成功突破 512KB 限制，支持 2MB 级 TXT | 全能：跨盘读取 E 盘文件，原封不动提取中文 |
🛠️ 家用显卡优化建议（小白进阶版）
针对目前主流的 8G、12G、16G 显卡，我们不需要去攀比 A100，只要找准自己的“甜点位”：
🥈 8G 显存（入门级：RTX 3060Ti / 4060）
- 推荐模型：Qwen2.5-7B 或 Qwen3.5-9B (Q3_K_S)
- 上下文 (CtxSize)：8192 - 16384
- 调优秘籍：
- 不要勉强开 32K，否则容易触发显存溢出导致黑屏或闪退。
- 关闭视觉加速（
MMPROJ_OFFLOAD=off），把每一兆显存都留给对话记忆。
🥇 12G 显存（黄金性价比：RTX 3060 / 4070）
- 推荐模型：Qwen3.5-9B (Q4_K_M) —— 你的当前选择。
- 上下文 (CtxSize)：32768 - 49152
- 调优秘籍：
- 32K 是及格线，48K 是理想值。
- 开启视觉加速（
MMPROJ_OFFLOAD=on），因为它处理图片的速度会翻倍。
🏆 16G 显存（发烧级：RTX 4060Ti 16G / 4070Ti Super / 4080）
- 推荐模型：Qwen2.5-Coder-14B 或 Qwen3.5-9B (Q8_0)
- 上下文 (CtxSize)：65536 (64K) 或更高
- 调优秘籍：
- 16G 可以尝试“跨级”体验。如果你追求更少 Bug，用 14B 模型并开启 32K 上下文。
- 如果你追求记忆力，用 9B 模型配合 64K+ 的上下文，足以处理一整本技术手册。
💡 终极运维语录
- 关于速度：t/s 只要超过 30，人类的阅读速度就已经跟不上了。没必要追求更高的数值，稳比快更重要。
- 关于记忆：不要过度迷信“永久记忆”，即便有 48K，也要养成定期总结、开启新对话的好习惯，这能让显卡始终保持清爽。
- 关于知足：比起云端模型那些动辄几百块的订阅费和随时可能被封号的风险，本地 4070 吐出的每一个字，都是真正属于你自己的数字主权。
Qwen3.5-9B ToolHub 本地性能压测报告
https://blog.wlens.top/posts/qwen35-9b-toolhub-本地性能压测报告/