英偉達加速版 Qwen3.6-35B，雙4090本地部署，性能實測

前文：，我用 vLLM 部署的這個版本

本文測下 Red Hat 量化團隊 Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4（4-bit 浮點）的性能

NVFP4 量化版：Red Hat 出品
模型地址：huggingface.co/RedHatAI/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4

這個 NVFP4 版本由 Red Hat AI 團隊使用 llm-compressor 完成量化

? llm-compressor 是 vLLM 項目下的量化工具庫，專門為 vLLM 推理做優(yōu)化，支持 GPTQ、AWQ、SmoothQuant、FP8、NVFP4 等多種方案

NVFP4 的核心：權(quán)重和激活都量化到 FP4（W4A4），使用 E2M1 格式 + 16 元素微塊縮放

Red Hat 跑了 GSM8K Platinum 評測，初步結(jié)果相當驚艷：

版本

GSM8K Platinum 準確率

原版 BF16

NVFP4 量化版

恢復率

100.69%

量化后精度居然比原版高了一丟丟

當然這有統(tǒng)計波動因素，但至少說明 NVFP4 量化對精度的損失可以忽略不計

實測部署：vLLM + Docker

我在雙 4090 GPU 服務器上用 Docker + vLLM 部署了這個模型

Docker 啟動命令：

docker run -d --name qwen36-35b-a3b-int4 \
  --gpus all \
  -v /data/llm-models/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4:/model \
  -p 8000:8000 \
  vllm/vllm-openai:v0.19.1 \
  --model /model \
  --served-model-name qwen3.6-35-int4 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 102400 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --enable-prefix-caching \
  --language-model-only \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --max-num-seqs 24 \
  --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking": false}'

幾個關(guān)鍵參數(shù)說明：

• --tensor-parallel-size 2：雙卡張量并行

• --kv-cache-dtype fp8：KV Cache 用 FP8 存儲，進一步節(jié)省顯存

• --language-model-only：跳過視覺編碼器，把顯存省給 KV Cache

• --enable-prefix-caching：開啟前綴緩存加速

• --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking": false}'：默認關(guān)閉思考模式，需要的時候再開

從啟動日志里扒出來的關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

指標

數(shù)值

vLLM 版本

0.19.1

模型加載耗時

24 秒

模型顯存占用10.61 GiB

（每卡）

torch.compile 編譯耗時

39.49 秒

初始化總耗時

136.49 秒

GPU KV Cache 容量

494,656 tokens

最大并發(fā)（102K 上下文）

17.18x

CUDA Graph 顯存

0.81 GiB

非 Blackwell GPU 跑 NVFP4

WARNING: Your GPU does not have native support for FP4 computation 
but FP4 quantization is being used. Weight-only FP4 compression 
will be used leveraging the Marlin kernel. This may degrade 
performance for compute-heavy workloads.

我的 GPU 設備能力是 8.9（Ada Lovelace 架構(gòu)），不支持原生 FP4 計算

vLLM 自動退回到Marlin 內(nèi)核做 weight-only FP4 解壓——推理時權(quán)重從 FP4 解壓到高精度再參與計算，激活量化的加速效果就沒了

GPU 架構(gòu)

FP4 原生支持

NVFP4 實際行為

Blackwell (B100/B200)

支持

W4A4 全量化加速

Hopper (H100/H200)

不支持

Weight-only + Marlin 解壓

Ada (L40S/4090)不支持Weight-only + Marlin 解壓

所以如果你和我一樣用 Ada 架構(gòu)的 GPU，NVFP4 的核心收益是省顯存

推理速度的提升主要來自模型變小后降低的內(nèi)存帶寬需求，要拿到 NVFP4 真正的 W4A4 全量化加速，需要 Blackwell GPU

還有兩個值得留意的細節(jié)：

• Mamba Cache 實驗性支持：日志里提示 prefix caching 對 Mamba 層的支持還在實驗階段。Qwen3.6 用了 Gated DeltaNet（一種線性注意力變體），vLLM 對這類層的緩存機制還在打磨中

• Custom AllReduce 被禁用：因為 GPU 之間不支持 P2P 直連，退回到 NCCL 通信。多卡并行的效率會有一點點損失

對比前文同為 vLLM 0.19.1 拉起的 Qwen3.6-35B-A3B-AWQ-4bit

各方面都有提升

部署建議

硬件選擇：

• 最低 2x RTX 4090（24GB），可以跑 100K 上下文，或許可以更高，我沒再加

• 有 Blackwell GPU 的話能獲得最完整的 NVFP4 加速

推理框架：

• vLLM 版本 0.19.0 以上，推薦 0.19.1，前文我也測了 v0.17 也可以

• 官方同時支持 SGLang 和 KTransformers

采樣參數(shù)建議：

• Thinking 模式：temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, presence_penalty=1.5

• 精確編程任務：temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, presence_penalty=0.0

• 非思考模式：temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, presence_penalty=1.5

Agent 場景推薦開啟preserve_thinking，能在多輪對話中保留思維鏈上下文，減少重復推理的 token 消耗

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