收錄顯卡45價格追蹤8 天自 2026年9月3日近 24h 價格資料7,968 筆24h 降價最多GeForce RTX 5070 Ti-6.3%24h 漲價最多RTX PRO 4000 Blackwell+7.7%更新於

Qwen3.8 27B 如何本地部署?

Qwen3.8 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$17,340,預估 25.1 tokens/s。

Qwen3.8 27B 版本資訊

發布日期2026年8月5日
Hugging Face 倉庫Qwen/Qwen3.8-27B
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

Qwen3.8 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-bit6.7GGUF9.515.539.5
2-bit9.8GGUF13.319.343.3
3-bit13.1GGUF16.322.346.3
4-bit16.5GGUF18.524.548.5
5-bit19.8GGUF21.727.751.7
8-bit29GGUF31.837.861.8
FP1654.7GGUF57.363.387.3

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 Qwen3.8 27B?

eBay
裝置顯存GB預估 t/s建議上下文
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22NT$17,3403 筆掛單25.18K
Radeon RX 7900 XT20NT$22,02924 筆掛單23.38K
Tesla V100 32GB32NT$22,65923 筆掛單36.332K
Instinct MI50 32GB32NT$24,1697 筆掛單29.732K
Radeon RX 7900 XTX24NT$31,43925 筆掛單27.98K
Instinct MI10032NT$31,4397 筆掛單35.532K
GeForce RTX 309024NT$48,77980 筆掛單37.88K
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$92,8373 筆掛單27.38K
GeForce RTX 409024NT$100,67340 筆掛單40.68K
Radeon PRO W790048NT$109,9883 筆掛單25.132K
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$135,3223 筆掛單36.232K
A100 40GB PCIe40NT$154,17313 筆掛單61.532K
Instinct MI21064NT$158,79911 筆掛單46.8128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128NT$174,6283 筆掛單17.6128K
GeForce RTX 509032NT$204,55612 筆掛單70.332K
Mac Studio M4 Max 128GB128NT$206,0364 筆掛單17.6128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128NT$228,1595 筆掛單19.7128K
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$534,5224 筆掛單70.3128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512NT$692,34511 筆掛單26.2128K
Arc Pro B6024暫無掛單12.18K
GeForce RTX 5090 D V224暫無掛單53.58K
Arc Pro B6532暫無掛單1632K
Arc Pro B7032暫無掛單1632K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32暫無掛單29.932K
GeForce RTX 5090 D32暫無掛單70.332K
Radeon AI PRO R970032暫無掛單18.732K
Radeon PRO W780032暫無掛單16.932K
CMP 170HX 40GB40暫無掛單61.732K
GeForce RTX 4090 48GB48暫無掛單40.632K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48暫無掛單53.532K
CMP 170HX 64GB64暫無掛單59.1128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72暫無掛單53.5128K
RTX PRO 6000D84暫無掛單62128K
DGX Spark 128GB128暫無掛單11.2128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暫無掛單19.7128K
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 Qwen3.8 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/Qwen3.8-27B-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/Qwen3.8-27B

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

Qwen3.8 27B 需要多少記憶體?

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

哪張顯示卡最便宜能跑 Qwen3.8 27B?

GeForce RTX 2080 Ti 22GB,22GB 記憶體,目前中位價約 NT$17,340,預估 25.1 tokens/s。

Qwen3.8 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。