Qwen3.8 Flash Next をローカルに導入するには？
Qwen3.8 Flash Next は総パラメータ 176B、1 トークンあたり 6B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 100GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 4GB + RAM 97GB で動きます。現在最も安く動かせるのは Ryzen AI Max+ 395 128GB（で約 ¥600,971）で、推定 31.8 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB で、推定 22 tokens/s です。
Qwen3.8 Flash Next のバージョン情報
Qwen3.8 Flash Next のローカル実行に必要なVRAMは？
MoE：総パラメータ 176B すべてをメモリに常駐させる必要があり、速度は 1 トークンあたり有効な 6B で決まります。
| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 74.5GGUF | 42.5 | 43.1 | 45.3 |
| 2-bit | 78.9GGUF | 66.6 | 67.2 | 69.4 |
| 3-bit | 90GGUF | 85.5 | 86.1 | 88.3 |
| 4-bit | 111.3GGUF | 99.3 | 99.9 | 102.1 |
| 5-bit | 158.3GGUF | 119.9 | 120.5 | 122.8 |
| 8-bit | 188.2GGUF | 183.6 | 184.2 | 186.4 |
| FP16 | 354GGUF | 345.4 | 346 | 348.2 |
合計 = 重み + KV キャッシュ（FP16）+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 256K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。
Qwen3.8 Flash Next を動かせるGPUは？
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| デバイス | VRAMGB | 価格 | 推定 t/s | 推奨コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
 Ryzen AI Max+ 395 128GB | 128 | ¥600,9716 件の出品 | 31.8 | 128K |
 DGX Spark 128GB | 128 | ¥1,262,9983 件の出品 | 44.7 | 128K |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 63.7 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 69.4 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 63.7 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 69.4 | 128K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —出品なし | 84.7 | 128K |
判定基準：重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し（VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ）、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。
Qwen3.8 Flash Next のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU
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エキスパート重みはシステム RAM に置き（97 GB 以上が必要）、VRAM にはアテンション層・共有エキスパート・KV キャッシュのみで Q4 なら最低 4 GB。速度は RAM 帯域幅（70 GB/s で推定）に縛られ、全量 VRAM 構成よりかなり遅くなります。
Ollama / llama.cpp / vLLM で Qwen3.8 Flash Next をローカルに導入する
Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。
llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。
llama-server -hf unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ（通常は複数枚）が必要です。
vllm serve Qwen/Qwen3.8-Flash-Next
ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法
よくある質問
Qwen3.8 Flash Next にはどれくらいのVRAMが必要ですか？
Q4_K_M・8K コンテキストでは Qwen3.8 Flash Next に約 100GB のVRAMが必要で、120GB あれば余裕があります。
Qwen3.8 Flash Next を動かせる最も安いGPUは？
Ryzen AI Max+ 395 128GB です。VRAM 128GB、現在の中央値は約 ¥600,971、推定 31.8 tokens/s。
Qwen3.8 Flash Next は Ollama で動かせますか？
まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。