Janas-LLM 讓 32GB 筆記本跑 48GB 的 80B MoE 模型,速度快過 llama.cpp
新的 C 語言推理引擎 Janas-LLM 把 MoE 權重留在磁碟、按 token 從 NVMe SSD 流式讀取專家,在 32 GB 記憶體的筆記本上跑起了 48.4 GB 的 Qwen3-Next-80B。
給出 32 GB 記憶體筆記本從 NVMe 流式執行 48 GB MoE 模型的逐模型實測,寫入速度約為 llama.cpp 的十倍,並附一行命令安裝與明確的風險說明,對在消費級硬體上跑大 MoE 的人有直接參考價值。
原標題:Janas: Run LLMs larger than RAM by streaming experts from SSD
閱讀原文
| 評分 | 75 / 78(平均 76,門檻 76) |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
相關報導
176B MoE 模型在 16GB 視訊記憶體筆記本上跑通
開發者用自研開源推理引擎 TensorSharp,在 RTX 3080 Laptop(16GB 視訊記憶體)+32GB 記憶體+SSD 的普通筆記本上執行 Qwen3.8 Flash Next 176B。做法是量化加 MoE 感知的統一排程,把快取、視訊記憶體、記憶體和 SSD 按專家啟用情況分層協調。對比 Strata:解碼 11.09 對 10.24 tok/s,但整程耗時 16.54 秒對 62.15 秒。
兩臺 128GB Strix Halo 迷你主機各跑一個 300B 級 MoE 模型
Kyojin 引擎基於 ExLlamaV3 為 AMD Strix Halo(gfx1151、ROCm)打造,讓 GLM-5.3-Flash 與 MiMo-V2.6-Flash 兩個 300B 級 MoE 模型分別裝進單臺 128GB 迷你主機。實測在 Ryzen AI Max+ 395 上,GLM 預填充 580 tok/s、解碼 26-30 tok/s,MiMo 解碼最高 44 tok/s(程式碼場景)。
llama.cpp 的 OpenVINO 後端更新至 2026.4.1 並大幅最佳化 MoE 效能
ggml-openvino 後端更新到 2026.4.1,重點最佳化 Qwen3.5 MoE 推理效能,並新增推理效能分析、預設使用遠端輸出張量、磁碟快取模型直載(cache_only)等能力。在 Arc B390 上以 q4_asym64_all 重量化執行 gemma-4-26B-A4B,pp512 從 66.16 t/s 提升到 1608.73 t/s,tg128 從 25.94 提升到 26.46 t/s,困惑度基本不變。
llama.cpp 新 PR 將共享專家融合進 MMVQ,部分 MoE 架構提速
llama.cpp 的 PR #29184 提出在 CUDA 後端把共享專家融合進 MMVQ,為部分 MoE 架構帶來提速,例如 Qwen 35B A3B。有評論稱該改動使 TG 速度提升約 5%,並指出僅對部分 MoE 架構有效。
llama.cpp b11507 支援 MoE 快取跨多 GPU
llama.cpp 發布 b11507 版本,新增 MoE 快取跨多張 GPU 的支援(PR #30112),可讓混合專家模型在多 GPU 環境下更充分地利用視訊記憶體。該版本同時更新了各平台預編譯產物,覆蓋 macOS Apple Silicon、iOS、Linux(CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO)、Windows、Android 以及 openEuler 等平台。