想部署qwen3.8 27b，大佬们推荐个版本，dell7920工作站，RTX3090 24G，内存128

llama.cpp 用来做基准测试就行；比如：

llama-bench -m ./Qwen3.8-27B-Uncensored-Q4_K_M.gguf -p 512 -n 128 -t 8 -ngl 99

使用可以用ollama或者lm studio, anythingllm 等，有很多这种工具

这个配置流畅的跑Q4够了

我Ubuntu 用 amd 7900xt 跑这个4bit的模型，输出45-50t/s，感觉相当惊艳，就是上下文，最多32k,只有20g显存，要是上下文能有256k就相当不错了

是单卡吗， 用ollama下载其官网的qwn3.8不知道是不是27b，笔记本8G的也能下载而且一样流畅，感觉不像呀

正好有和你差不多的配置，折腾过一阵

建议双卡，单24G显存上下文太捉襟见肘了

要发挥qwen3.8 27b的推理优势(同时也是缺点，思考太占输出token)，至少要128K上下文朝上

单卡可以llama.cpp用unsloth的UDQ4KM量化，128K上下文问题不大，MTP有原生的

双卡SGlang上AWQ-Marlin的W4A16 INT4量化,开满256K上下文

或者直接让AI Agent帮你配置就行了

重装系统ubuntu吗还是wsl，我现在是windows

佬哥太及时了，后者更强吗。。。值得折腾下是吗

NAME ID SIZE MODIFIED

qwen3.8:latest 22130167c4c2 17 GB 11 days ago

笔记本5060la 8G运行这个模型也很快，不知道这是啥版本，用工作站下载是不是一样的模型

^-^取决于你是玩玩还是生产用了

我是内网coding用，Agent方面我让codex帮我魔改了DSH(屏蔽掉联网插件，精简系统提示词和tool schema)

还是非常不错的

我是想vibe coding或办公用，不知道部署的模型能力是否差太多

^-^还是不错的

我体感跟反重力的opus4.6相差无几

思考和说话风格也很接近，不过毕竟小模型，智力上差一点

不过常规任务多做1-2轮也基本都能搞定