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Qwen3.8-27B Q4_K_M 单张 RTX 3090 本地编码实测
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月2日，Reddit r/LocalLLaMA 有用户发布实测报告：在单张 RTX 3090（24GB 显存）上，使用 llama.cpp 运行 Qwen3.8-27B Q4_K_M 量化模型，并搭配 OpenCode 2.0.20 进行本地编码任务。在 131,072 token 上下文设置下，生成速度为 20.9–36.4 tok/s；使用缓存续算时，首 token 延迟最低可至 0.46 秒。该报道是目前本事件唯一一篇报道，暂无后续进展或矛盾信息。
AI 根据报道生成 · 40 分钟前更新
最新进展10月2日 04:04
单卡 RTX 3090 上 Qwen3.8-27B Q4_K_M 实测公布，生成速度 20.9–36.4 tok/s。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)实测：Qwen3.8-27B Q4_K_M 在单张 RTX 3090 上搭配 OpenCode 的吞吐与编码任务表现
作者在单张 RTX 3090 24GB 上用 llama.cpp 和 OpenCode 2.0.20 本地运行 Qwen3.8-27B Q4_K_M，131,072 token 上下文下生成速度 20.9–36.4 tok/s，缓存续算首 token 低至 0.46 秒。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。