Derp Learning: “DFlash2 Qwen3.8-27b: 36.77 t/s / 100k ctx -> 52.15 t/s / 95k ctx +40%…”

DFlash2 Qwen3.8-27b: 36.77 t/s / 100k ctx -> 52.15 t/s / 95k ctx
+40% скорости за 5% контекста

Еще интересный подход - взять драфтер токенов не из самого чекпоинта, а DFlash2 отсюда -
Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF

Для этого придется собрать llama.cpp:

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
git fetch origin pull/27342/head:pr-27342
git switch pr-27342

# NVIDIA CUDA
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build -j

# Apple Silicon
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_METAL=ON
cmake --build build -j

Зато потом получаем вместо 36.77 t/s / 100k ctx -> 52.15 t/s / 95k ctx
+40% скорости за 5% контекста

llama-server.exe -m "Qwen3.8-27B-UD-Q3_K_XL.gguf" -md "Qwen3.8-27B-DFlash2-Q4_K_M.gguf" --alias qwen38 --port 8080 --ctx-size 95536 -ngl 99 -ngld 99 -fa on --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 --jinja --reasoning-effort medium --no-context-shift --cache-reuse 256 --spec-type draft-dflash --spec-draft-n-max 3 -b 2048 -ub 512 --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --tools all --parallel 1