GitHub Hot Board · Архив репозитория
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-2.0Активно поддерживается · Push 5 дн. назад#consumer-gpu#cuda#inference-optimization#kv-cache#llm-inference#local-llm#quantization#qwen
Лучшее место
#79
Недооценённые
звёзды
2.6k
форки
334
ишью
16
Прирост за день
+85
дней онлайн
4d
6-Axis Combat Radar
Combat Limits & Architectural Persona
Architectural Persona
Specialized Tactical Vanguard
Distinct edge and dedicated footprint in specialized territory
Combat Score
61
/ 100
7-Day Star Velocity
+85(+3.35%)
Fork/Star Adoption
12.7%
Накопленные звёзды
Forecast: 2.4k stars to 5k · ETA ~196d+85 (4d)2026-11-09: 2.6k
Прирост за день
Max: +72 / day
Динамика мест
Лучшее место: #792026-11-09: #79 on overlooked
Похожие проекты · общие темы
Мастерская значков для мейнтейнеров
Встроить живой значок в README на GitHub
Встраивайте динамические SVG-значки в README, чтобы показывать рейтинг в реальном времени и прямые ссылки на документацию.
Предпросмотр240 x 64 px SVG
GitHub Dark Theme
GitHub Light Theme