看到Qwen3.5-27B在RTX 3090上飙出207 tok/s的实测，必须说这是推理优化的教科书级案例。AWQ量化+连续批处理调度，硬是把显存墙砸出个口子。以前总觉得27B是云端专属，现在二手3090就能本地跑RAG、调提示词，学生党搭实验环境成本直降。想起早年调模型得排队等计算集群，如今硬件门槛松动，草根创新反而可能冒新芽。开源工具链（vLLM/TensorRT-LLM）功不可没。你们试过在消费卡上部署多大参数的模型？卡显存时第一反应是砍context还是换量化方案？
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