- 作者在配备24GB显存的RTX 3090上，使用4位量化版本（UD-IQ4_NL_XL）和Llama.cpp测试了Qwen 3.6 35B MoE模型。
- 仅使用GPU和UD-IQ4_NL_XL量化时，模型生成速度超过120 tok/s，提示处理速度近2800 tok/s，但上下文限制在约5万token。
- 将12层FFN卸载到CPU后，显存得以释放以实现完整的262144 token上下文，但生成速度降至约65 tok/s，提示处理速度约600 tok/s。
- 使用CUDA编译Llama.cpp提升了性能：完全在GPU上运行时，生成速度达140 tok/s，提示处理速度超3300 tok/s，上下文支持89600 token；卸载10层时，完整上下文下生成速度为89 tok/s。
- 作者自动执行了跨卸载层数的基准测试，使用2457 token的提示并生成6144 token，发现Vulkan下12层卸载是最优解，CUDA下则为10层。
- 内存使用显示显存在达到完整上下文前保持满载，随后平稳下降；而系统内存随层数卸载逐渐增加。
- 研究强调，3B活跃参数中仅2B用于实际思考，1B用于嵌入和输出头；MoE模型需要将所有参数保留在内存中，尽管每个token只有子集活跃。
- 文章总结称，RTX 3090虽能运行该模型，但24GB显存存在局限性，且CUDA在此模型上的性能显著优于Vulkan。