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Qwen3.8-27B-DSpine-b16

tencent · licenza aperta · uscito il 7 nov 2026

Chat del laboratorio Download Nessun voto su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione2 Bparametri
Download a 4 bit1.2 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo256Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

  • La chat del laboratorio: yuanbao.tencent.com (gratis con limiti giornalieri)
  • Eseguilo in un comando con whichllm (gratis, open source): uvx whichllm@latest plan "Qwen3.8-27B-DSpine-b16" mostra la GPU necessaria, uvx whichllm@latest run "Qwen3.8-27B-DSpine-b16 gguf" la scarica e avvia una chat
  • Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio

Ancora nessun voto su Arena

Arena non ha votato questo modello. È in elenco perché è un modello piccolo molto diffuso nella pagina Hugging Face ufficiale del suo laboratorio (3K download al mese).

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBEntra nella GPU169 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBEntra nella GPU140 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU346 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU363 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU503 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU352 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU336 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU317 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU148 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU126 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU541 tok/s

Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.

Memoria GPU necessaria

LivelloContesto da 8KContesto da 32KContesto da 128KQualità rispetto al modello completo
Q3_K_M1.8 GB1.8 GB1.8 GB+10.5% perdita evidente
Q4_K_M2.0 GB2.0 GB2.0 GB+2.8% piccola perdita
Q5_K_M2.2 GB2.2 GB2.2 GB+0.9% perdita minima
Q6_K2.4 GB2.4 GB2.4 GB+0.3% quasi senza perdita
Q8_02.9 GB2.9 GB2.9 GB≈ 0% uguale al completo
F164.8 GB4.8 GB4.8 GB≈ 0% uguale al completo

Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.

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