# Qwen3.8-Flash-Next：Swift 1.5 与 Unsloth 在 Strix Halo 上的对比（Halogen、gufo、llama.cpp、UD-Q4\_K\_XL 与 IQ4\_XS）

- 原标题：Qwen3.8-Flash-Next: Swift 1.5 vs Unsloth on Strix Halo \(Halogen, gufo, llama.cpp, UD-Q4\_K\_XL and IQ4\_XS\)
- 类型：帖子
- 来源：Reddit
- 发布时间：2026-10-26
- 首次精选：2026-10-26 19:09
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[decoding-acceleration](<https://oplearnx.com/md/topics/decoding-acceleration.md>)（第 20 位）、[local-model-deployment](<https://oplearnx.com/md/topics/local-model-deployment.md>)（第 47 位）、[model-benchmarks](<https://oplearnx.com/md/topics/model-benchmarks.md>)（第 52 位）
- 原文链接：[https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xfrek0/qwen38flashnext\_swift\_15\_vs\_unsloth\_on\_strix\_halo](<https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xfrek0/qwen38flashnext_swift_15_vs_unsloth_on_strix_halo>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_7c11004bf865](<https://oplearnx.com/resources/pk_7c11004bf865>)

## 摘要

这是 r/LocalLLaMA 的社区帖子，作者在 Asus ROG Flow Z13（128 GB、70 W）上对比 UkisAI 的 Qwen3.8-Flash-Next 微调版 Swift 1.5 与自己原有方案，涉及 Halogen、gufo、llama.cpp 三种引擎和多种量化格式，均启用 MTP。帖中记录了服务启动时间、32k prompt 下的 TTFT、预填充与解码速度、MTP 接受率、KLD，以及数学、LCB 和 11 项 Pi 代码任务的得分、耗时与 token 消耗，并说明结果仅来自单次运行。适合关注本地大模型推理性能、量化方案与编码智能体实测的人阅读。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）