收錄顯卡45價格追蹤8 天自 2026年9月3日近 24h 價格資料6,955 筆24h 降價最多Mac Studio M4 Max 128GB-6.7%24h 漲價最多GeForce RTX 5070 Ti+21.0%更新於

Qwen3.6 27B 如何本地部署?

Qwen3.6 27B 是 27.8B 參數的稠密模型。Q4 量化最低需要 19GB 記憶體,8K 上下文下建議 24GB。目前最便宜能跑的顯示卡是 GeForce RTX 2080 Ti 22GB,約 NT$12,166,預估 25.1 tokens/s。

Qwen3.6 27B 版本資訊

發布日期2026年4月21日
Hugging Face 倉庫Qwen/Qwen3.6-27B
小版本
授權Apache-2.0
架構稠密
Ollama 標籤
Q4 最低記憶體19 GB · Q4_K_M · 8K
參數量27.8B
層數64
隱藏維度5,120
KV 頭4
頭維度256
上下文上限256K
廠商Alibaba

Qwen3.6 27B 本地部署需要多少顯示記憶體?

量化權重體積GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體GB
1-bit6.59.515.539.5
2-bit11.8GGUF13.319.343.3
3-bit14.5GGUF16.322.346.3
4-bit16.8GGUF18.524.548.5
5-bit19.5GGUF21.727.751.7
8-bit28.6GGUF31.837.861.8
FP1653.8GGUF57.363.387.3

總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 256K 上下文上限的檔位寫「—」。各檔取倉庫裡該位元數的任一檔案,優先 unsloth 動態量化,所以同一檔不同模型對應的檔名可能不同。

什麼顯示卡能跑 Qwen3.6 27B?

閒魚
裝置顯存GB預估 t/s建議上下文
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22NT$12,1663 筆掛單25.18K
Instinct MI50 32GB32NT$12,7514 筆掛單29.732K
Tesla V100 32GB32NT$14,97411 筆掛單36.332K
Radeon RX 7900 XT20NT$20,11616 筆掛單23.38K
Arc Pro B6024NT$24,68310 筆掛單12.18K
Radeon RX 7900 XTX24NT$27,14017 筆掛單27.98K
GeForce RTX 309024NT$37,90215 筆掛單37.88K
Arc Pro B7032NT$46,0906 筆掛單1632K
Radeon AI PRO R970032NT$51,7058 筆掛單18.732K
CMP 170HX 40GB40NT$52,8754 筆掛單61.732K
Radeon PRO W780032NT$58,0223 筆掛單16.932K
CMP 170HX 64GB64NT$65,7438 筆掛單59.1128K
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$73,23018 筆掛單27.38K
Instinct MI21064NT$86,56612 筆掛單46.8128K
Radeon PRO W790048NT$102,9435 筆掛單25.132K
GeForce RTX 409024NT$109,96216 筆掛單40.68K
GeForce RTX 5090 D V224NT$111,83414 筆掛單53.58K
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$120,95816 筆掛單36.232K
GeForce RTX 4090 48GB48NT$124,4673 筆掛單40.632K
A100 40GB PCIe40NT$144,8224 筆掛單61.532K
Mac Studio M4 Max 128GB128NT$150,67113 筆掛單17.6128K
DGX Spark 128GB128NT$152,07531 筆掛單11.2128K
GeForce RTX 5090 D32NT$153,94713 筆掛單70.332K
MacBook Pro M4 Max 128GB128NT$165,6454 筆掛單17.6128K
Mac Studio M5 Max 128GB128NT$185,0646 筆掛單19.7128K
GeForce RTX 509032NT$204,95013 筆掛單70.332K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$218,98815 筆掛單53.532K
MacBook Pro M5 Max 128GB128NT$256,4227 筆掛單19.7128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$304,15017 筆掛單53.5128K
RTX PRO 6000D84NT$318,18817 筆掛單62128K
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$579,7566 筆掛單70.3128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512NT$607,8326 筆掛單26.2128K
Arc Pro B6532暫無掛單1632K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32暫無掛單29.932K
Instinct MI10032暫無掛單35.532K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暫無掛單7.6128K

判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 Qwen3.6 27B

Ollama

Ollama 庫暫無官方標籤。

llama.cpp

llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。

llama-server -hf unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM 跑的是原始精度權重,記憶體需求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve Qwen/Qwen3.6-27B

量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法

常見問題

Qwen3.6 27B 需要多少記憶體?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Qwen3.6 27B 約需 19GB 記憶體,留到 24GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 Qwen3.6 27B?

GeForce RTX 2080 Ti 22GB,22GB 記憶體,目前中位價約 NT$12,166,預估 25.1 tokens/s。

Qwen3.6 27B 能用 Ollama 跑嗎?

暫時不行,Ollama 庫還沒有它的官方標籤;可以用 llama.cpp 載入 GGUF。