收录显卡41价格追踪3 天自 2026年9月3日近 24h 价格数据11,753 条24h 降价最多Radeon RX 7900 XTX-5.6%24h 涨价最多A100 40GB PCIe+48.1%数据更新于 2026年9月5日

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

发布日期2026年8月24日
Hugging Face 仓库Qwen/Qwen3.8-Flash-Next
小版本
架构MoE
Ollama 标签
Q4 最低显存100 GB · Q4_K_M · 8K
专家卸载4 GB 显存 + 97 GB 内存
参数量176B
MoE6B
层数48
隐藏维度2,560
KV 头2
头维度256
上下文上限256K
厂商Alibaba

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GB8K 总显存GB32K 总显存GB128K 总显存GB
1-bit74.5GGUF42.543.145.3
2-bit78.9GGUF66.667.269.4
3-bit90GGUF85.586.188.3
4-bit111.3GGUF99.399.9102.1
5-bit158.3GGUF119.9120.5122.8
8-bit188.2GGUF183.6184.2186.4
FP16354GGUF345.4346348.2

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
DGX Spark 128GB128暂无挂单44.7128K
Mac Studio M4 Max 128GB128暂无挂单63.7128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暂无挂单69.4128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暂无挂单63.7128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暂无挂单69.4128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暂无挂单31.8128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暂无挂单84.7128K

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。

设备显存GB二手价需内存GB预估 t/s
GeForce RTX 2080 Ti11¥1,6809721.2
Radeon RX 7800 XT16¥2,6009720.6
Radeon RX 7900 XT20¥3,9999721.1
Radeon RX 9070 XT16¥5,2309720.7
Arc Pro B6024¥5,2999719.6
Radeon RX 7900 XTX24¥5,5009721.4
GeForce RTX 408016¥7,5909721.5
GeForce RTX 309024¥8,0499721.8
GeForce RTX 5070 Ti16¥8,6449721.8
Arc Pro B7032¥9,9999720.3
Radeon PRO W780032¥10,1009720.5
CMP 170HX 40GB (改装)40¥10,8009722.3
GeForce RTX 508016¥11,5009721.9
Radeon AI PRO R970032¥11,9009720.7
CMP 170HX 64GB (改装)64¥12,8509722.3
RTX PRO 4000 Blackwell24¥15,8009721.4
Instinct MI21064¥18,5009722.1
Radeon PRO W790048¥22,0009721.2
GeForce RTX 409024¥22,8009721.9
GeForce RTX 5090 D V224¥25,0009722.2
GeForce RTX 4090 48GB (改装)48¥25,5009721.9
RTX PRO 4500 Blackwell32¥25,8509721.8
GeForce RTX 5090 D32¥30,9009722.4
A100 40GB PCIe40¥38,5009722.3
GeForce RTX 509032¥39,7509722.4
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48¥47,0009722.2
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72¥62,0009722.2
RTX PRO 6000D84¥70,0009722.3
RTX PRO 6000 Blackwell96¥118,5009722.4
Tesla V100 16GB169721.8
Arc Pro B65329720.3
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改装)329721.5
Instinct MI100329721.8
Tesla V100 32GB329721.8

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 启动 Qwen3.8 Flash Next

Ollama

Ollama 库暂无官方标签。

llama.cpp

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

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。