适合场景
- 轻量模型高并发推理
- 边缘 / 移动工作站部署
- 批量短文本生成
GPU 推理实测方案博原方案
1× RTX 3080 Laptop 16GB
单卡轻量模型：Qwen3.5-0.8B 80 路并发，聚合输出 2,314 tok/s
单张 RTX 3080 Laptop 16GB 实测 Qwen3.5-0.8B，在 80 路并发、每路 1000 tokens 输入 / 2000 tokens 输出的负载下，聚合输出吞吐达到 2,314 tok/s。
1 卡16 GB 总显存Ampere sm86原生长上下文
实测模型
- Qwen3.5-0.8B
- 16 GB 单卡显存
选型限制
- 请结合上下文长度和并发目标选型
推荐理由
- 16GB 单卡运行 Qwen3.5-0.8B，80 路并发实测总吞吐 3,284 tok/s。
- 可查看对应模型的吞吐、并发与上下文实测结果
选择模型
以下模型已在这套硬件上完成实测，点击进入查看完整数据。
Qwen3.5-0.8B
16GB 单卡上的 80 路高并发轻量模型实测
核心实测结果
794,922KV 池容量
80 路并发
970 tok/s聚合输入吞吐
2,314 tok/s聚合输出吞吐
3,284 tok/s总吞吐
44.8 s整轮完成时长
适用任务
Qwen3.5-0.8B 在 16GB RTX 3080 Laptop 上可以承担较高并发的轻量推理服务，80 路并发下聚合输出吞吐达到 2,314 tok/s。
其他配置推荐
对比不同卡数和显存规模，找到更贴近业务目标的方案。
2× RTX 5090 32GB入门档：一张卡解决 12 万字，两张卡顶到 26 万字
4× RTX 5090 32GB主力档：125 GiB 大模型 + 20 人同时在线
8× RTX 5090 32GB高并发档：6 万字上下文，120 人同时在线
4× RTX PRO 6000 96GB旗舰档：10 路 × 25 万字同时跑，64 路短问题高并发
1× RTX 2080 Ti 22GB单卡高并发：Qwen3.5-0.8B 128 路并发，聚合输出 4,264.5 tok/s
8× RTX 2080 Ti 22GB存量老卡复用：Flash-Next Q4 稳定 37 tok/s，128K 上下文
1× RTX 3090 Ti 24GB · llamAmpere开源 SM86 专项优化：单卡运行 Qwen3.8-27B + MTP 长上下文