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syv-ai/hyperqwen

Serve large Qwen models fast on the GPUs you actually own. Qwen3.8-27B on a single 24 GB card with vLLM: 127 tok/s single-user (381 when the answer quotes the prompt), ~1,035 tok/s at 64 concurrent, 150k-262k context. vLLM patches, requant pipeline, benchmarks.

PythonApache-2.0Actif & fréquent · Mis à jour il y a 5j#consumer-gpu #cuda #inference-optimization #kv-cache #llm-inference #local-llm #quantization #qwen

Meilleur rang

#79

Méconnus

DocumentationOuvrir sur GitHub

stars

2.6k

forks

334

issues

Gain quotidien

+85

jours d’existence

Méconnus #79 Montée #81

6-Axis Combat Radar

Combat Limits & Architectural Persona

Compare with other repos ->

Architectural Persona

Specialized Tactical Vanguard

Distinct edge and dedicated footprint in specialized territory

Combat Score

/ 100

7-Day Star Velocity

+85(+3.35%)

Fork/Star Adoption

12.7%

Étoiles cumulées

Forecast: 2.4k stars to 5k · ETA ~196d+85 (4d)

2026-11-09: 2.6k

Gain quotidien

Max: +72 / day

Évolution du rang

Meilleur rang: #79

2026-11-09: #79 on overlooked

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