Qwen3.8 27B 16GB 显存跑满 10 万上下文 50 tok/s
qaf23 · reddit · 2026-08-29
作者分享了在 16GB 显存(RTX 4070 Ti SUPER)上运行 Qwen3.8-27B 模型并实现 100k 上下文、50 tok/s 生成速度的配置方案。核心技术点包括:使用 beellama.cpp 推理引擎;利用 kvarn5/kvarn4 非对称 KV Cache 量化以节省显存;保留尾部 1024 tokens 的高精度;启用 Speculative Decoding (draft-mtp)。该配置下 VRAM 占用约 15.93GB,实现了接近无损的质量提升。
所属事件:Qwen 3.8 27B 量化实测:16GB 显存可跑 20 万上下文(4 条相关)→
「Infra」频道最新
- 一人搞定 Qwen 3.8 Mac 全栈优化:高上下文解码提速 54% — julianharris · 2026-08-29
- Lightning AI 上线 H200 算力,虚拟机进入公测 — LightningAI · 2026-08-29
- 开源个人 AI 数据中心:从桌边到机架的全套指南 — dee_hw · 2026-08-29
- 对比数据:一个汉堡的水耗抵 800 万次 ChatGPT 查询 — dc_lawrence · 2026-08-29
- Ollama 入门指南:零基础搭建本地 LLM 环境 — 4310sy · 2026-08-29
- 开发者:超 80% 市场用不起前沿模型 Token — thedealdirector · 2026-08-29