模型概览
- 规模0.8B
- 版本官方原版 · 无量化后缀
- 模型标识Qwen3.5-0.8B
- 统计规则与 NVFP4 / GPTQ / AWQ / FP 等其他版本独立统计
1× RTX 3080 Laptop 16GB · Qwen3.5-0.8B
实测结果16GB 单卡上的 80 路高并发轻量模型实测。以下数据来自对应测试环境，用于展示这套配置的真实性能边界与适用条件。
经过博原人工智能调优后的实测数据
794,922KV 池容量单卡实测
80 路并发1000 入 / 2000 出
970 tok/s聚合输入吞吐80 路并发
2,314 tok/s聚合输出吞吐80 路并发
3,284 tok/s总吞吐输入 + 输出
44.8 s整轮完成时长80 路请求全部完成
适合做什么
- 高并发轻量问答
- 批量文本生成
- 本地轻量 AI 服务
使用时要注意
- 博原本机实测。单卡 RTX 3080 Laptop 16GB；80 路并发，每路 1000 tokens 输入 / 2000 tokens 输出。
选型结论
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。
获取企业部署建议数据口径说明博原本机实测。单卡 RTX 3080 Laptop 16GB；80 路并发，每路 1000 tokens 输入 / 2000 tokens 输出。
单张 RTX 3080 Laptop 16GB 能跑到什么规模？
Qwen3.5-0.8B 可在单卡上稳定进行高并发推理。本次测试的 KV 池容量为 794,922 tokens，80 路请求全部完成。
16 GB
单卡显存
RTX 3080 Laptop
794,922
KV 池（tokens）
本次实测
80 / 80
请求完成
0 失败
这一轮请求处理得有多快？
80 路并发、每路 1000 tokens 输入 / 2000 tokens 输出，整轮在 44.8 秒左右完成。
44.8 s
整轮完成时长
80 路并发
970 tok/s
聚合输入吞吐
总输入速率
2,314 tok/s
聚合输出吞吐
总生成速率
80 路并发时整机吞吐是多少？
本次 80 路并发的输入 + 输出聚合总吞吐为 3,284 tok/s，按全天满载粗略折算，日输出约 2.0 亿 tokens、日总吞吐约 2.84 亿 tokens。
80 路
并发
1000 入 / 2000 出
3,284 tok/s
总吞吐
输入 + 输出
≈2.84 亿
日总 tokens
理论满载折算
| KV 池 | 并发负载 | 输入吞吐 | 输出吞吐 | 总吞吐 | 整轮完成 | 日输出 | 日总吞吐 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 794,922 tokens | 80×（1000 入 / 2000 出） | 970 tok/s | 2,314 tok/s | 3,284 tok/s | 44.8 s | ≈2.0 亿 tokens | ≈2.84 亿 tokens |
单卡实测。日 token 数为按对应吞吐持续满载 24 小时的理论折算值。
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