Qwen3.8 Flash Next 本地部署需要多少显存?
看能跑的设备Qwen3.8 Flash Next 是 MoE 模型,总参数 176B,每 token 激活 6B。Q4 量化整机放显存需要 100GB;把专家放进系统内存后只需 4GB 显存 + 97GB 内存。能装下它的最便宜设备是 DGX Spark 128GB,暂无二手价数据,预估 44.7 tokens/s。卸载模式下最便宜能跑的显卡是 GeForce RTX 2080 Ti,预估 21 tokens/s。
Qwen3.8 Flash Next 版本信息
Qwen3.8 Flash Next 各量化与上下文的显存需求
8K 总显存MoE:总参数 176B 全部要驻留显存,速度按每 token 激活的 6B 算。
| 量化 | 权重体积GB | 8K 总显存GB | 32K 总显存GB | 128K 总显存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 |
总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 256K 上下文上限的档位写「—」。各档取仓库里该比特数的任一文件,优先 unsloth 动态量化,所以同一档不同模型对应的文件名可能不同。
什么显卡能跑 Qwen3.8 Flash Next?
Q4_K_M · 8K 上下文 · 按闲鱼二手价升序| 设备 | 显存GB | 二手价 | 预估 t/s | 建议上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 128 | —暂无挂单 | 44.7 | 128K | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 63.7 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 69.4 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 63.7 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 69.4 | 128K |
| 128 | —暂无挂单 | 31.8 | 128K | |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —暂无挂单 | 84.7 | 128K |
判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。
把专家放进内存后还能跑 Qwen3.8 Flash Next 的显卡
专家权重放系统内存,需要 ≥ 97 GB 内存;显存只放注意力层、共享专家和 KV cache,Q4 下最低 4 GB。速度受内存带宽限制(按 70 GB/s 估算),比整机放显存慢得多。
用 Ollama / llama.cpp / vLLM 启动 Qwen3.8 Flash Next
Ollama 库暂无官方标签。
llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文长度。
llama-server -hf unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。
vllm serve Qwen/Qwen3.8-Flash-Next
量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法
常见问题
Qwen3.8 Flash Next 需要多少显存?
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Qwen3.8 Flash Next 约需 100GB 显存,留到 120GB 更稳。
哪张显卡最便宜能跑 Qwen3.8 Flash Next?
DGX Spark 128GB,128GB 显存,预估 44.7 tokens/s;这台设备还没有二手价数据。
Qwen3.8 Flash Next 能用 Ollama 跑吗?
暂时不能,Ollama 库还没有它的官方标签;可以用 llama.cpp 加载 GGUF。