llama.cpp releasesAI 評分37
llama.cpp b11460：SYCL 後端新增 IQ3_S 多列 MMVQ
llama.cpp 發布建置 b11460，SYCL 後端新增 IQ3_S 的多列 MMVQ 支援（PR #29500）。該版本繼續提供覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的預編譯包，其中 Ubuntu x64 與 Windows x64 包含 SYCL FP32、FP16 建置。
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llama.cpp releases● 精選AI 評分67
llama.cpp SYCL 後端為 IQ3 加持久權重重排，解碼提速最高 82%
llama.cpp 的 SYCL 後端為 IQ3_S/IQ3_XXS 加入持久化權重重排，在 Intel Arc Pro B70 上解碼速度最高提升 82%。權重在載入時只重排一次，MMVQ 點積改用 dp4a 與 SWAR 符號擴充套件遍歷稠密超級塊，重排感知的反量化也接入批次 prefill 的 GEMM。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分38
LocalLLaMA 討論：大模型用 IQ1_S 量化到底行不行
r/LocalLLaMA 上一則帖子以「FP8/BF16 使用者看到有人跑 IQ1_S」為題引發討論。多位使用者認為量化影響取決於用途：創意寫作、閒聊可容忍 IQ1/IQ2，但編碼、複雜推理和結構化 JSON 提取會明顯崩壞。有人實測 Qwen 3.8 27b 後稱 mxfp4/nvfp4 品質接近 Q6，GSQ-RCO 在 IQ3_S、IQ3_XXS 仍可用；也有人認為 Q4_K_M 或 Q5_K_M 是多數模型的甜點區。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分68
Qwen3.8-Flash-Next 177B 在單張 RTX 5070 上跑出 11-15 tok/s
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 記憶體上執行 Qwen3.8-Flash-Next 177B（UD-IQ3_XXS），基準約 11.5 tok/s，日常對話可達 14-15 tok/s。一次長程式設計提示以 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 top of the dayAI 評分43
Strata 搭配 Qwen3.8 Next 在 DDR4 平台跑出 45-70t/s
有使用者報告，用 Strata 執行 Qwen3.8 Next 的 IQ3_XXS 權重（接近 80GB），在 DDR4 記憶體加 7900XTX 的慢速平台上穩定達到 45-70 token/s，編碼時因 mtp 有時更高。同一臺機器上經調優的 llama.cpp 最高約 22.5t/s，且該使用者認為品質明顯更好，但不推薦 Q2 權重。12GB 和 16GB 顯示卡使用者有類似結果，DDR5 平台則顯著更快。