本文记录了在RTX 5060 Laptop 8GB显存、32GB内存的笔记本上，成功运行Qwen3.6-35B-A3B MoE视觉语言模型的全过程。从最初3 tokens/s的龟速，到最终稳定25-30 tokens/s，速度提升了10倍。同时对比分析了LM Studio和llama.cpp两种工具的配置差异，深入解释为什么只有llama.cpp需要手动加载mmproj文件。一、硬件配置与挑战设备信息笔记本型号：ThinkBook 16 G7+ IAH显卡：NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU（8GB 显存）内存：32GBCPU：Intel Core Ultra 7 255H核心挑战在8GB显存的限制下运行350亿参数的Qwen3.6-35B-A3B MoE（混合专家）视觉语言模型，面临两个主要问题：显存不足：模型Q4_K_M量化后约22GB，远超8GB显存推理