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開發者 nubela 發布了 gufo 的分支 gufo-Qwen3.6-35B-A3B-Q6dense，在 Strix Halo 上實現 3095 tok/s 預填充和 190 tok/s 解碼，目標是 3000 tok/s 預填充與 150 tok/s 解碼。該分支為追求速度而非智慧的負載設計，作者自行量化了模型並以 Apache 2.0 許可發布，使用 unsloth 的 GGUF 也可執行但效能較低。
有使用者用 Strata 加 Qwen3.8 Next 的 IQ3_XXS 權重（接近 80GB），在 DDR4 加 7900XTX 的慢速記憶體機器上穩定跑到 45-70t/s，編碼時偶爾更高；同樣配置下調優後的 llama.cpp 最高只有約 22.5t/s。12GB 和 16GB 顯示卡使用者反饋結果相近，DDR5 使用者則明顯更快。作者建議讓 LLM 按自己的硬體配置來設定，並提醒不要用 Q2 權重。
在單張 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB 上，Qwen3.8-27B 用 DFlash2 草稿模型把 Spec-Bench 單使用者解碼從 75 tok/s 提到 210 tok/s，約 2.8 倍；NVFP4 比 BF16 快 2.2 倍。三款檢查點中 Flash-Next 預填充 22.4 秒、27B 為 97 秒，長上下文召回三者均滿分，BFCL 工具呼叫 27B 以 73.3% 領先。
有人在 Windows 上用 llama.cpp 的專家流式方案，在單張 RTX 5070 12GB 加 32GB DDR4-2400 記憶體上跑 Qwen3.8-Flash-Next 177B（UD-IQ3_XXS），基準約 11.5 tok/s，日常對話 14–15 tok/s，比原方案約 7 tok/s 提升明顯。一次長編碼提示以 10.15 tok/s 生成 4,892 個 token，產出一個可執行的單檔案貪吃蛇遊戲。
r/LocalLLaMA 使用者 pmarsh 發帖稱自己已接近本地推理硬體投入的中間水平，評論區隨即給出多種低成本方案：2014 至 2018 年的 2 至 4 路 DDR3 CPU 伺服器可跑 qwen 3.8 flash 超 15 tok/s；雙 7900XTX 不到 2000 美元可跑 27B Q8 超 220k 上下文；CMP 170HX 視訊記憶體超頻可達 2TB/s，單流解碼約 60 tok/s。
微軟發布 FrogNano-4B-2609，一個面向算力有限開發者的 4B 智慧體模型，Hugging Face 上已有 GGUF 量化版本。它由 Qwen3.5-4B 派生，沿用 32 層混合 Gated DeltaNet 與門控注意力架構，後訓練為純文字、聚焦倉庫級軟體工程，用強化學習在約 1500 個 TaskPilot 生成的合成 SWE 環境上訓練，獎勵來自可執行測試，配套五工具的 Leaf harness。與行為蒸餾不同，它不訓練強模型的解題軌跡。
一位只有 8GB 視訊記憶體和 16GB 記憶體的使用者在社群表示，只能期待 Qwen4 35B A3B 或類似模型，並希望藉助額外 n-gram 把 35B 擴充套件到 70B 以上。在此之前，他仍偏愛 Gemma 26B QAT，稱其速度穩定在 26 Tg/s。
llama.cpp b11345 為 Hexagon 後端新增 Q2_K 和 Q3_K 量化型別支援，對應 PR #29717，並統一了 src1_row_size 的分配；改動由 Max Krasnyansky（maxk@qti.qualcomm.com）參與提交。
MegaCapybara 是專為 RTX5090 打造的推理引擎，聚焦 Qwen3.8 27B，解碼速度約為此前 SOTA 引擎 Ninfer 的兩倍：單路編碼可達 500+ t/s，12 個 agent 併發、800k 上下文時可達 2000+ t/s。它自帶權重格式與後設資料，載入前會展示各量化設定相對 BF16 的 KL 與 top-1% 損失，並支援智慧 VRAM-RAM-DISC 快取、Loop Guard 與圖形介面。採用 MIT 許可，原始碼與權重建置器稍後發布。