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Qwen3.8 Flash Next 如何本地部署?

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。当前最便宜能跑的显卡是 MacBook Pro M4 Max 128GB,约 ¥37,320,预估 63.7 tokens/s。卸载模式下最便宜能跑的显卡是 Tesla V100 16GB,预估 22 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 本地部署需要多少显存?

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?

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设备显存GB预估 t/s建议上下文
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥37,3203 条挂单63.7128K
Mac Studio M4 Max 128GB128¥44,0324 条挂单63.7128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥48,7605 条挂单69.4128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥147,96111 条挂单84.7128K
DGX Spark 128GB128暂无挂单44.7128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暂无挂单69.4128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暂无挂单31.8128K

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。

Qwen3.8 Flash Next 混合推理推荐显卡

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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需内存GB预估 t/s
Tesla V100 16GB16¥2,0519721.8
Radeon RX 6950 XT16¥3,3639720.5
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥3,7069721.2
Radeon RX 7800 XT16¥3,8209720.6
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥4,7089720.6
Radeon RX 7900 XT20¥4,7089721.1
Tesla V100 32GB32¥4,8429721.8
Instinct MI50 32GB32¥5,1659721.5
GeForce RTX 507012¥5,2129721.4
Radeon RX 9070 XT16¥5,3479720.7
Radeon RX 7900 XTX24¥6,7199721.4
Instinct MI10032¥6,7199721.8
GeForce RTX 5070 Ti16¥8,0719721.8
GeForce RTX 408016¥8,4949721.5
GeForce RTX 309024¥10,4259721.8
GeForce RTX 508016¥12,1069721.9
RTX PRO 4000 Blackwell24¥19,8409721.4
GeForce RTX 409024¥21,5159721.9
Radeon PRO W790048¥23,5069721.2
RTX PRO 4500 Blackwell32¥28,9209721.8
A100 40GB PCIe40¥32,9489722.3
Instinct MI21064¥33,9379722.1
GeForce RTX 509032¥43,7169722.4
RTX PRO 6000 Blackwell96¥114,2339722.4
Arc Pro B60249719.6
GeForce RTX 5090 D V2249722.2
Arc Pro B65329720.3
Arc Pro B70329720.3
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB329721.5
GeForce RTX 5090 D329722.4
Radeon AI PRO R9700329720.7
Radeon PRO W7800329720.5
CMP 170HX 40GB409722.3
GeForce RTX 4090 48GB489721.9
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB489722.2
CMP 170HX 64GB649722.3
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB729722.2
RTX PRO 6000D849722.3

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 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?

MacBook Pro M4 Max 128GB,128GB 显存,当前中位价约 ¥37,320,预估 63.7 tokens/s。

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。