异构GPU实测Qwen3.8-27B：eGPU层分模式与MTP加速全解析
CoffeeToCode99 · reddit · 2026-08-30
作者在 RTX 5070 Ti 笔记本 GPU + RTX 5060 Ti eGPU 的异构环境下，实测了 Qwen3.8-27B 模型。
环境配置：
- 利用 llama.cpp 的 layer-split 模式，按 38/62 比例分配显存。
- 对比 Q4、Q5、Q6 三种量化级别。
测试结论：
- 量化权衡：从 Q4 升级到 Q6 仅损失约 18% 的生成速度，但模型质量提升明显，且收益曲线在 Q6 之后迅速变平。
- MTP 加速：开启内置的 MTP (multi-token prediction) 投机解码后，Q5KXL 的生成速度从 19 tok/s 提升至 32-38 tok/s，几乎翻倍，且无需额外的 draft 模型文件。
- 实测建议：对于高准确性要求的任务，Q6 是性价比之选；对于高吞吐低风险场景，Q4 足矣。
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