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16GB AMD显卡跑通Qwen 3.8 27B Q4实现100K上下文
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AI 综述
2026年9月29日,Reddit r/LocalLLaMA 用户发布实践指南,介绍在16GB显存的RX 7800 XT上运行Qwen 3.8 27B的Q4量化模型,并实现100K上下文。据该报道,作者使用Vulkan版llama.cpp,配合q8_0/q5_1的KV cache,在100K上下文下解码速度约30 t/s。指南中给出了完整的构建步骤与llama-server启动命令,并引用unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF仓库的GGUF模型文件。目前该事件仅有这一篇报道,尚无后续进展或争议信息。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展9月29日 19:18
Reddit用户发布指南:RX 7800 XT上以Q4量化跑通Qwen 3.8 27B,100K上下文约30 t/s。报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
9月29日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)在16GB RX 7800 XT上运行Qwen 3.8 27B Q4量化模型的100K上下文实践指南
作者在16GB AMD GPU上以Q4量化跑通Qwen 3.8 27B,100K上下文下解码约30 t/s,使用q8_0/q5_1 KV cache和Vulkan版llama.cpp。文中给出完整构建与llama-server启动命令,并引用unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF的GGUF模型文件。
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