16G显卡+qwen3.8 27B上下文200K，个人经验总结

qwased · 发表于 2026-8-27 17:39

本帖最后由 qwased 于 2026-8-27 23:03 编辑

   这是目前个人使用比较舒适的一个组合，仅供参考
   最终效果：Qwen3.8 27B 保留视觉 + 长上下文（APEX MINI量化 64K，APEX NANO 200K） + 思维链正常输出

1. 硬件与环境准备
   GPU 型号 / 显存  本记录针对16GB显卡挖掘潜力，12GB也可以根据自己的情况尝试调整
   CPU / 内存需要将视觉模型交给CPU处理，当你需要频繁使用视觉能力的时候CPU越强越好，内存32G即可
   13600K级别的cpu处理一次720P图片需要大约30秒

2. 模型与量化选择：Unsloth vs APEX
      https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF  IQ3XXS或IQ4XS
   老牌选择，表现不错，对KV量化非常敏感，建议TB4+4
   https://huggingface.co/mudler/Qwen3.8-27B-APEX-GGUF NANO或者MINI
      实测表现比unsloth同大小量化稍好（据说mini=Q5KS级别的质量），对KV量化不那么敏感
      Mmoprj是视觉模型，和LLM模型放在一起即可

3. llama.cpp 分支选择：atomic-llama-cpp-turboquant
      https://github.com/AtomicBot-ai/atomic-llama-cpp-turboquant
   支持谷歌turboquant，KV可以做到Q8质量的量化+Q4的容量，50系N卡选择cuda13.3，40及之前的选择CUDA12.4

4. 思维链修复补丁 chat template
https://huggingface.co/froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates  qwen思维链修复补丁，阿里官方的输出格式有问题导致模型无法退出思考，使用该补丁后不再出现数万token的超长无效思考

组装：解压llamacpp，将模型和chat template文件放在含有llama-server.exe的目录下

llama.cpp 启动参数解释

llama-server.exe -m "./model/Qwen3.8-27B-APEX-I-Mini.gguf" --mmproj "./model/mmproj-Qwen3.8-27B-F16.gguf" --no-mmproj-offload --image-min-tokens 1024 --image-max-tokens 4096 -c 65536 -ngl 99 -ctk turbo4 -ctv turbo3 -fa on --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --presence-penalty 0.0 --kv-unified --no-host --cache-ram 0 -np 1 -b 512 -ub 512 --reasoning-preserve --jinja --chat-template-file chat_template.jinja --reasoning-format deepseek --host 127.0.0.1 --port 24548

      重点参数的实际作用
      --no-mmproj-offload 将视觉模型交给cpu处理，可以节约1GB左右的显存
      -c 65536  上下文长度模型大小14GB时可开64K~80K，大小11GB的模型可开180K~200K。为了足够的上下文长度不建议使用MTP
      -ctk turbo4 -ctv turbo3 分别指定KV量化格式，建议unsloth模型使用4+4，apex可以4+3（刚刚发现3+3会直接报错

）
      --no-mmap --no-host --cache-ram 0  不将模型在内存另存一套，避免无谓的内存浪费
      --jinja --chat-template-file chat_template.jinja --reasoning-format deepseek 替换输出格式文件，并要求按照deepseek思维链格式输出
      --host 127.0.0.1 --port 24548  监听端口

7. 伪无限上下文：pi harness + pi vcc
   16GB显卡的显存和核心性能都不足以支持太长的上下文，需要使用极简harness以及上下文插件使用
   建议搭配：oh my pi+pi vcc / DSH+ dsh-compaction-instant
   篇幅太长不多赘述，提供下载地址自行试用
   https://github.com/can1357/oh-my-pi
   https://github.com/sting8k/pi-vcc
   https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
   https://github.com/TsFreddie/dsh-compaction-instant

让gemini写了一个设计方案给qwen实现，感觉效果超出预期

城北无尘 · 发表于 2026-8-27 17:57

泥潭归墟的帖子会自动关闭，这种教程贴最好让管理员解一下，或者发数码版更好吧

qwased · 发表于 2026-8-27 18:04

城北无尘发表于 2026-8-27 17:57
泥潭归墟的帖子会自动关闭，这种教程贴最好让管理员解一下，或者发数码版更好吧 ...

其实自己就能关，只是自己关的帖子如果出事了就会吃二狗铁拳

大暴死 · 发表于 2026-8-27 18:09

挺好，有空捣鼓一下，我是10850k+5070 Ti+64G DDR4。之前本地跑了qwen3.6 27B Q4 XS with MTP，上下文只敢开16k，速度平均35-40 tk/s，简单需求效果还行

—— 来自 Xiaomi 25019PNF3C, Android 16, 鹅球 v3.5.99

qwased · 发表于 2026-8-27 18:11

大暴死发表于 2026-8-27 18:09
挺好，有空捣鼓一下，我是10850k+5070 Ti+64G DDR4。之前本地跑了qwen3.6 27B Q4 XS with MTP，上下文只敢 ...

16G显存的卡开MTP收益很差
等bonsai出新的三元量化27B吧，他那个量化能把Q4质量压到9GB大小，MTP和上下文都能拉满了

古畑任三郎2015 · 发表于 2026-8-27 18:12

我是用m4pro macmini+27b mtp d3，速度勉强达到20t/s，预填充虽然慢，但已经比半年前3.6那会强多了
梁文峰时段用它度过垃圾时间基本够用

lubo · 发表于 2026-8-27 18:20

DFlash和MTP该选哪个？让codex测试是前者更快一点

qwased · 发表于 2026-8-27 18:22

lubo 发表于 2026-8-27 18:20
DFlash和MTP该选哪个？让codex测试是前者更快一点

Dflash2好，但是也很吃显存

kinga · 发表于 2026-8-27 18:24

手动mark一下

umamusume · 发表于 2026-8-27 18:31

32g单卡能跑什么？

—— 来自 samsung SM-S9480, Android 16, 鹅球 v4.0

真红之闪电 · 发表于 2026-8-27 18:41

有老哥在 Mac OS 上布置这一套吗？我在折腾这一套，但是现在反正看下来是不可用。你比如说代码，它就永远在思考，但是从不落在纸面上。

—— 来自 S1Fun

真红之闪电 · 发表于 2026-8-27 18:41

古畑任三郎2015 发表于 2026-8-27 18:12
我是用m4pro macmini+27b mtp d3，速度勉强达到20t/s，预填充虽然慢，但已经比半年前3.6那会强多了
梁文峰 ...

大哥能详细说说配置吗？

—— 来自 S1Fun

qwased · 发表于 2026-8-27 18:47

本帖最后由 qwased 于 2026-8-27 21:48 编辑

umamusume 发表于 2026-8-27 18:31
32g单卡能跑什么？

—— 来自 samsung SM-S9480, Android 16, 鹅球 v4.0

5090直接上ninfer全套

qwased · 发表于 2026-8-27 18:48

真红之闪电发表于 2026-8-27 18:41
有老哥在 Mac OS 上布置这一套吗？我在折腾这一套，但是现在反正看下来是不可用。你比如说代码，它就永远在 ...

装思考修复

darkXcross · 发表于 2026-8-27 18:50

这是派什么用处的？

真红之闪电 · 发表于 2026-8-27 18:53

qwased 发表于 2026-8-27 18:48
装思考修复

我装了这个东西，就是昨天在Deepseek那个楼里我就问你了。

大暴死 · 发表于 2026-8-27 18:55

qwased 发表于 2026-8-27 18:11
16G显存的卡开MTP收益很差
等bonsai出新的三元量化27B吧，他那个量化能把Q4质量压到9GB大小，MTP和上下文 ...

但不开mtp的话tk/s美不看，还好我（当时）没有特别长的上下文需求

—— 来自 Xiaomi 25019PNF3C, Android 16, 鹅球 v3.5.99

qwased · 发表于 2026-8-27 18:55

真红之闪电发表于 2026-8-27 18:53
我装了这个东西，就是昨天在Deepseek那个楼里我就问你了。

是不是你给他的任务太难了？你试试先用别的大模型把任务分解成最小单元再给他做看看

古畑任三郎2015 · 发表于 2026-8-27 18:57

真红之闪电发表于 2026-8-27 18:41
大哥能详细说说配置吗？

—— 来自 S1Fun

我是64g，从用量来看48g也够
不过我基本不用它跑代码，只测试过dsh用它做俄罗斯方块和计算器小程序，前者20分钟，后者一小时，都是无中断做完，自己反复优化抓bug几轮

子虚乌有 · 发表于 2026-8-27 18:57

要是32g现存推荐哪个模型？内存96G
另外ollama能用吗？我很久以前尝试自己本地模型用的是ollama

又是十元 · 发表于 2026-8-27 18:59

能到什么水平，这个月fable拉满已经干了8000刀了，老板直呼受不了

真红之闪电 · 发表于 2026-8-27 18:59

古畑任三郎2015 发表于 2026-8-27 18:57
我是64g，从用量来看48g也够
不过我基本不用它跑代码，只测试过dsh用它做俄罗斯方块和计算器小程序，前者 ...

不是问的系统配置，我是问你模型怎么配。是不是 MLX？
如果是：
用什么 server？mlx-lm 自带？oMLX？还是其他项目？

古畑任三郎2015 · 发表于 2026-8-27 19:05

真红之闪电发表于 2026-8-27 18:59
不是问的系统配置，我是问你模型怎么配。是不是 MLX？
如果是：
用什么 server？mlx-lm 自带？oMLX？还是 ...

我用mtplx，模型是mtplx-qwen38-27b-optimized-speed

downforce · 发表于 2026-8-27 19:08

如果要尝试捣鼓AI，是不是退役的10980xe+128G内存反而比现役的9800X3D+64G内存要好用？显卡有4090，另外还有张2080ti。
要不就10980xe+128G+4090搞AI，9800X3D+64G+2080ti玩游戏？反正现在也就只玩玩暗黑4。

qwased · 发表于 2026-8-27 19:10

downforce 发表于 2026-8-27 19:08
如果要尝试捣鼓AI，是不是退役的10980xe+128G内存反而比现役的9800X3D+64G内存要好用？显卡有4090，另外还 ...

取决于你跑什么，内存容量够用的情况下带宽越高越好

qwased · 发表于 2026-8-27 19:13

子虚乌有发表于 2026-8-27 18:57
要是32g现存推荐哪个模型？内存96G
另外ollama能用吗？我很久以前尝试自己本地模型用的是ollama
...

可以尝试用freetoken之类的框架部署dsv4 flash了

qwased · 发表于 2026-8-27 19:14

又是十元发表于 2026-8-27 18:59
能到什么水平，这个月fable拉满已经干了8000刀了，老板直呼受不了

刚毕业的混子大学生。。吧

downforce · 发表于 2026-8-27 19:24

qwased 发表于 2026-8-27 19:10
取决于你跑什么，内存容量够用的情况下带宽越高越好

cpu影响不大吗？10980xe毕竟有18个核，内存也是4通道，但是主频低。
两者的理论内存带宽好像是一样的，4通道D4 3200 VS 2通道D5 6400。

子虚乌有 · 发表于 2026-8-27 19:26

qwased 发表于 2026-8-27 19:13
可以尝试用freetoken之类的框架部署dsv4 flash了

收到，我看看哈

qwased · 发表于 2026-8-27 19:29

downforce 发表于 2026-8-27 19:24
cpu影响不大吗？10980xe毕竟有18个核，内存也是4通道，但是主频低。
两者的理论内存带宽好像是一样的，4 ...

影响不大，哪怕是moe模型把一部分计算交给cpu来跑一般也是纯拖后腿导致降速的结果

来都来了 · 发表于 2026-8-27 19:31

给楼主的折腾精神加鹅，不过本地部署，最受不了的就是速度，之前本地跑图，参数配好了，也能跑出很不错的图，但是一张图两三分钟，真的有点受不了。大语言模型这一块，速度慢一点真的是特别难受，毕竟主要的工作就是盯着屏幕看它输出内容

qwased · 发表于 2026-8-27 19:34

来都来了发表于 2026-8-27 19:31
给楼主的折腾精神加鹅，不过本地部署，最受不了的就是速度，之前本地跑图，参数配好了，也能跑出很不错的图 ...

上下文10K以内满速45TK/s
30K会掉到30TK/s
50K之后就只有25TK/s了，所以感觉上下文太长也没法用
本地部署想效果好一点花的钱实在太多了，不如买api

kinfox · 发表于 2026-8-27 19:51

哈哈和楼主一样喜欢折腾的我
我现在拿本地部署的qwen搓一个极其复杂架构的游戏，基本上后期任务新开对话光是要读前面已经做好的东西，他就要读到压缩
但我依然在开开心心的蹬它
保持速度在60左右
其实我拿glm5.3flash测过同一个难度的html游戏任务，qwen反而是又快又稳定哪个。
glm还给我停了。。虽然它的确做出来更好看一点
qwen量化模型就是表现力的确平庸，但稳定能用就行。复杂的好看的再交给api，节约钱包

张叔夜 · 发表于 2026-8-27 19:55

问个很基础的问题，单位电脑是9950x3d 128g 5070，想本地部署一个模型，用来写一些涉密项目的技术设计书，这种纯文字的需求用哪个模型比较好？

—— 来自鹅球 v3.5.99

qwased · 发表于 2026-8-27 20:15

张叔夜发表于 2026-8-27 19:55
问个很基础的问题，单位电脑是9950x3d 128g 5070，想本地部署一个模型，用来写一些涉密项目的技术设计书， ...

做不了吧，这个配置能跑的模型写技术文档恐怕会胡言乱语

squallx · 发表于 2026-8-27 20:42

qwased 发表于 2026-8-27 18:47
Qwen3.8-27B-UD-Q6_K+dflash2 Q8+160K以上的上下文吧应该

UD版本谁家强？ Q5+256K的话性能损失大吗

qwased · 发表于 2026-8-27 20:49

squallx 发表于 2026-8-27 20:42
UD版本谁家强？ Q5+256K的话性能损失大吗

你有5090的话直接用ninfer和他配套的模型应该是27B最舒服的玩法了，8并发能跑1000tk/s的样子

又是十元 · 发表于 2026-8-27 21:24

qwased 发表于 2026-8-27 19:14
刚毕业的混子大学生。。吧

十年程序员，组里被优化的只剩我一人了，反正过两个月也是被优化的命，我当然得使劲蹬

無始無終 · 发表于 2026-8-27 21:35

能用nvfp4的吗

—— 来自 HUAWEI NOH-AN00, Android 12, 鹅球 v4.0

龙骑士尹志平 · 发表于 2026-8-27 21:44

16g v100都能跑，而且跑到20t，比之前的27b强太多了

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[科技] 16G显卡+qwen3.8 27B上下文200K，个人经验总结

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