Qwen3.8-27B本地实测与推理提速潮

第 1 集 · 硬核实测多平台跑通2.4T参数Qwen模型(2026-08-14,3 条)

多位硬核开发者尝试在消费级设备上运行参数量高达 2.4T 的 Qwen 模型极限量化版。有开发者使用双 RTX 5090 与三张 RTX 5060Ti 组合，成功运行约 397GB 的模型，实测生成速度约为 0.8 tok/s；另有开发者借助 512GB 内存的 Mac Ultra，采用 1-bit 量化方案成功加载该模型，显存占用约 508GB，并完成了 SVG 生成等测试。这些实测证明了在顶级消费级硬件上跑通超大规模模型的可行性。

• RTX 5090+5060Ti极限跑2.4T模型,实测0.8 tok/s — mossy_troll_84 · 2026-08-14
• 5 张显卡也带不动：实测本地运行 Qwen 2.4T 量化版 — klicker0 · 2026-08-14
• Mac单机跑2.4T参数模型：1-bit量化实测与SVG生成测试 — Ok_Technology_5962 · 2026-08-14

第 2 集 · Qwen3.8-27B在RTX 6000上基准测试征集(2026-08-15,2 条)

Reddit用户发起针对Qwen3.8-27B在RTX 6000 Pro上的基准测试征集，涵盖vLLM全精度、FP8及BF16 TP2配置等多种性能数据。

• Qwen3.8-27B基准测试征集：RTX 6000 Pro + vLLM全精度与FP8 — HumanDrone8721 · 2026-08-15
• Qwen3.8-27B基准测试：BF16 TP2性能数据 — Maleficent_Bridge_41 · 2026-08-15

第 3 集 · 社区分享Qwen3.8-27B在32GB显存上的部署配置(2026-08-15,4 条)

社区分享了 Qwen3.8-27B 模型的多种部署配置。包括 ggerganov 提供的在 32GB 显存上使用 llama.cpp 运行的详细命令，以及 ggml-org 发布的 GGUF 量化模型，支持投机解码等优化。

• Qwen3.8-27B部署配置分享：DGX Spark vLLM与RTX 4090 llama.cpp — erdaltoprak · 2026-08-15
• llama.cpp 在 32GB 显存上运行 Qwen3 27B 的完整配置 — ggerganov · 2026-08-15
• llama.cpp 高级用法：32GB 显存跑 Qwen3.8 27B 并启用投机解码 — ggerganov · 2026-08-15
• ggml-org 发布 Qwen3.8-27B-GGUF，支持推理与智能体模式 — ggerganov · 2026-08-15

第 4 集 · RTX 3090 优化运行 Qwen3.8-27B 推理速度提升(2026-08-15,3 条)

用户在 RTX 3090 上运行 Qwen3.8-27B 量化版，速度达 34-36 tokens/s，显著高于此前版本。开发者通过移植 NInfer 运行时、启用 ReplaySSM 技术及优化 CUDA 图表，提升了运行效率。此外，社区还发布了针对双 3090 优化的 INT8 量化版。

• Qwen3.8-27B 推出双 3090 优化 INT8 量化版 — luedtek · 2026-08-15
• RTX 3090 跑 Qwen 3.8 27B 约 35 t/s — cviperr33 · 2026-08-15
• NInfer 实现 RTX 3090 高效运行 Qwen3.8-27B — mrmontanasagrada · 2026-08-15

第 5 集 · 双 RTX 3060 实测 Qwen3.8-27B 跑出 50 tok/s(2026-08-15,2 条)

Reddit 用户分享了在双 RTX 3060 12GB 显卡上运行 Qwen3.8-27B 的配置方案。通过使用 llama.cpp 和 MTP 投机解码技术，实测生成速度达到 50.6 tok/s，同时验证了模型的 CUDA 编程能力。

• Qwen3.8-27B在双RTX 3060上跑出40 tok/s，实测CUDA编程能力 — anderspitman · 2026-08-15
• 双 RTX 3060 跑 Qwen3.8-27B：50 tok/s 部署配方 — Ecstatic-Wash-7667 · 2026-08-15

第 6 集 · Qwen2.5模型本地性能评测(2026-08-15,2 条)

评测显示，Qwen2.5-72B模型在本地仅需16G显存即可运行，性能逼近Claude 3.5 Sonnet。另一评测称Qwen 2.5 27B在家用设备上运行仅需电费成本，表现媲美Opus。

• Qwen3.8 27B 家用实测：仅需电费成本性能比肩Opus — daniel_mac8 · 2026-08-15
• Qwen2.5-72B 本地性能逼近 Claude 3.5 Sonnet — AGI Hunt · 2026-08-15

第 7 集 · Qwen3.8-27B 多显卡本地实测：从 4080S 到 6000 Pro 全面可用(2026-08-16,7 条)

Qwen3.8-27B 发布后，社区针对从 RTX 3090 到 RTX 6000 Pro 的多款显卡进行了密集本地性能实测。高端卡配合 SGLang 与量化技术可突破 200 tok/s，主流消费级显卡（4090、4080 Super）在长上下文编码与日常生成任务中均表现出可用性，显示该模型已具备广泛的本地部署可行性。

已确认

• @iamMess 在 RTX 3090 上通过 W4A16 量化、FP8 KV Cache、lmhead 及 embedtokens 转 int8 等优化，将推理速度提升至 672 tps
• @StefanoGogioso 转述 SGLang 的 Day-0 支持：单张 RTX 5090 配合 NVFP4 量化与 DSpark 推测解码，解码速度达 206.1 tok/s；DGX Spark 上为 38.28 tok/s
• @BanghuaZ 转述：RTX 6000 Pro（96GB）使用 SGLang 脚本、NVFP4 权重及 DSpark 推测解码，单流吞吐量 200-223 tok/s，支持原生 256k 上下文
• @rohanpaulai 分享 RTX 5090（32GB VRAM）本地演示视频，运行速度达 115 tok/s；模型官方 BF16 权重大小为 55.6 GB
• @julianharris 在 RTX 4090 上用 unsloth 4bit 量化实测，128k 上下文编码场景 73 tok/s，完全可用；关闭思考模式提速至 78 tok/s 但质量明显下降
• @BopSupreme 在 RTX 4080 Super（16GB）上全 GPU 卸载约 39 tok/s，短任务 TTFT 约 200-230ms，26K token 真实负载约 34 tok/s，可用于本地编码/Agent 任务
• @cocktailpeanut 转述用户 zast57：RTX 4090 经 Pinokio 一键部署 Ollama + OpenWebUI 运行 27B 模型，校对等文本任务接近 100 tok/s

尚未确认

• @iamMess 的 672 tps 数据未明确区分预填充与解码速度，测量口径与其他实测（两位数至两百出头 tok/s）存在显著差异，待作者补充说明

为什么重要

• 极致优化案例与高端卡实测展示了该模型在硬件潜力上的上限，而 4080 Super 等中端显卡的流畅运行证明其已具备广泛的本地部署可行性
• 思考模式开关的速度/质量取舍实测，以及 5090 普通方案 115 tok/s 与 SGLang 206 tok/s 的对比，为用户选择部署方案提供了直观参考

• 4090 本地跑 Qwen 27B:近100 token/s — cocktailpeanut · 2026-08-16
• RTX 6000 Pro 跑 Qwen3.8-27B 达 223 tok/s — BanghuaZ · 2026-08-17
• Qwen 3.8 27b本地编码实测：128k上下文73 tok/s，性能可用 — julianharris · 2026-08-17
• RTX 3090 跑 Qwen3.8-27B 达 672 tps，极致量化优化 — iamMess · 2026-08-17
• 单卡 5090 跑出每秒 206 token，Qwen3.8-27B 性能实测 — StefanoGogioso · 2026-08-17
• Qwen3.8 27B 在 RTX 4080 Super 上跑出 39 tok/s，本地编码够用 — BopSupreme · 2026-08-17
• RTX 5090 实测：本地运行 Qwen 3.8 27B 速度达 115 tok/s — rohanpaul_ai · 2026-08-17

第 8 集 · Mac 跑本地 Agent 模型实测：内存决定可用性(2026-08-16,2 条)

苹果设备跑本地 Agent 模型引发社区讨论：Reddit 用户询问基础款 M4 Mac mini（16GB 统一内存）运行本地 Agent 模型的实际体验，关注工具调用、指令遵循、上下文长度与响应速度；另有用户在 64GB 内存的 Mac Studio 上实测 Qwen 2.5（27B/72B），采用社区 MLX 4bit 量化版本可获得可用性能，内存大小成为决定模型选择的关键。

• M4 Mac mini 16GB 内存跑本地 Agent 模型，哪些模型真正可用？ — cuberhino · 2026-08-16
• Mac Studio 运行 Qwen 2.5 72B/27B 实测：性能与 Agent 表现 — Over_Technology_1764 · 2026-08-16

第 9 集 · RTX 3090 用户探讨 Qwen3 模型本地部署方案(2026-08-16,2 条)

多位拥有 RTX 3090 显卡的用户在 Reddit 上询问如何本地部署 Qwen3 系列模型。其中一位拥有 128GB 内存的新手关注是否必须使用 Linux 系统（对比 Windows），以及当前推荐的运行软件；另有用户讨论在单张 3090 有限显存下运行 Qwen3 模型的最佳配置，涉及 vLLM、llama.cpp 等不同推理引擎及相应优化设置，以在硬件限制下获得较优性能。

• 单 3090 显卡用户求 Qwen3 模型最佳本地部署配置 — sagiroth · 2026-08-16
• 手持 3090 显卡，如何入手本地部署 Qwen 3.8？ — ozymandizz · 2026-08-17

第 10 集 · Qwen3.8-27B本地部署实测：单卡稳定跑Agent与超长上下文(2026-08-16,3 条)

多位开发者实测Qwen3.8-27B的本地部署表现。在RTX 3090上配合DeepSeek Harness连续运行10小时无错误，自动压缩上下文，速度约37-60 tok/s；另有用户在RTX PRO 6000 Blackwell（95GB显存）上用NInfer引擎跑Agent任务五小时，上下文自动压缩近70%；还有开发者在RTX 4090上采用4bit量化（unsloth）与MTP加速，128K上下文下达73 tok/s，关闭思考模式速度略升，整体完全可用。

• Qwen 3.8 27b 配 DeepSeek Harness 实测：10 小时稳定运行，37-60 tok/s — cviperr33 · 2026-08-16
• Qwen 3.8 27B本地编码实测：128K上下文73 tok/s，4bit量化流畅运行 — julianharris · 2026-08-17
• 单卡 95GB 跑 Qwen3.8-27B 五小时 Agent 实测：上下文自动压缩近 70% — illgettheownerforyou · 2026-08-18

第 11 集 · Qwen3.8-27B推理优化刷新RTX 3090单卡速度纪录(2026-08-18,2 条)

开发者针对RTX 3090发布Qwen3.8-27B超优化推理引擎更新，通过fp16 recurrent state、全层int8 activations等技术实现高速推理，另有优化展示单卡达到124 TPS（贪婪采样）的成绩。两篇帖子分别报告1150 tps与124 TPS的测速结果，显示在消费级显卡上运行大模型的推理优化持续取得进展。

• Qwen3.8-27B 推理优化：RTX 3090 跑出 1150 tps — iamMess · 2026-08-18
• RTX 3090 单卡Qwen3.8-27B跑出124 TPS — iamMess · 2026-08-19

第 12 集 · Inco AI 发布 DFlash 2，MacBook 推理提速至 4.6 倍(2026-08-19,4 条)

Inco AI 发布推理加速技术 DFlash 2，相比标准自回归解码可实现最高 4.6 倍加速。实测演示显示，Qwen3.8-27B 模型在搭载 Apple Silicon 的 M5 Max MacBook Pro 上运行速度可达 70 tok/s，大幅提升了大模型在消费级笔记本上的本地推理体验。

• DFlash 2 发布：苹果 M5 Max 跑 Qwen3.8-27B 达 70 tok/s — Lianhuiq · 2026-08-19
• DFlash 2 发布：MacBook 跑 Qwen3.8-27B 速达 70 tok/s — songhan_mit · 2026-08-19
• Inco AI 推出 DFlash 2，推理提速最高 4.6 倍 — igilitschenski · 2026-08-19
• DFlash 2 让 27B 模型在 M5 Max 上跑出 70 tok/s — DevDminGod · 2026-08-19

第 13 集 · llama.cpp集成DFlash2，Qwen推理提速最高3倍(2026-08-20,2 条)

llama.cpp 新增的 DFlash2 功能（PR #27342）引发社区测试热潮。有用户在 RTX 6000 上对 Qwen 3.8 27B 模型对比四种解码方案，推理速度最高提升至3倍；也有用户在 RTX 5090 上用 Q8 量化版对比 DFlash2 与 MTP 两种推测解码策略，发现 DFlash2 推测速度快约20%，但代价是上下文长度缩水38%。

• llama.cpp 集成 dflash2：Qwen 3.8 27B 推理提速至 3 倍 — Top-Eye-8104 · 2026-08-20
• llama.cpp 评测：DFlash2 推测快 20% 但上下文缩水 38% — Opening-Broccoli9190 · 2026-08-21

第 14 集 · RTX 3090 上 Qwen3.8-27B 推理提速至 381 TPS(2026-08-20,2 条)

开发者持续优化 Qwen3.8-27B 在 RTX 3090 上的推理性能，先是将默认采样下的速度推至 134 TPS，并将长对话多轮响应延迟从 23 秒降至约 1 秒；随后通过加长验证块等优化，进一步将文档复现速度提升至 381 TPS 左右，显著改善了消费级显卡运行大模型的体验。

• RTX 3090 跑 Qwen3.8-27B 推理达 134 TPS，长文响应秒回 — iamMess · 2026-08-20
• RTX 3090 上 Qwen3.8-27B 推理提速至 381 tps — iamMess · 2026-08-21