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Qwen3.5-4B · 推理引擎：llama.cpp · GPU：NVIDIA GTX 1660

这篇文章详细记录了在i7-8700K+GTX 1060硬件环境下部署Qwen3.6-35B-A3B MoE模型的完整过程。作者从llama.cpp源码编译开始，解决了编译中的DLL缺失、CUDA架构优化等问题；在模型处理上对比了Q4_K_M和MXFP4两种量化格式；针对GTX 1060仅6GB显存的限制，探索了KV缓存卸载、内存优化等方案来支持120K超长上下文；还分享了MoE模型和Gemma小模

本文详细介绍了在GTX 1060 6GB显卡和32GB内存的硬件环境下，通过内存分层管理和关键参数优化，成功运行21GB的Qwen3.6-35B-A3B MoE大模型并支持200K上下文的技术方案。核心优化包括：使用--no-mmap实现操作系统自动内存管理、将MoE专家权重全走CPU、KV缓存量化并直接写入磁盘、合理配置页面文件位置等。最终实现了模型仅占用3-5GB物理内存、KV缓存零物理内存占

GTX 1060 6G运行Qwen3.6-35B-A3B-MTP-UD模型方案解析 本文介绍如何在32GB内存+GTX 1060 6G显卡的有限硬件环境下，成功运行21GB大小的Qwen3.6-35B-A3B-MTP-UD模型，并实现200K长上下文支持。方案基于llama.cpp，通过以下关键优化实现： 利用SSD作为虚拟内存，通过--no-mmap和--cache-ram 0参数让操作系统自动

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但这个功能必须从最新源码编译才能启用——直接用预编译包是没有的。| 查看 GPU 显存 | `nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.free --format=csv` || `-DCMAKE_CUDA_FLAGS="-Wno-deprecated-gpu-targets"` | 抑制 sm_61 已被标记过时的警告 |2. 安装时选 **自定义**

Qwen3.5-4B · 推理引擎：llama.cpp · GPU：NVIDIA GTX 1660