想本地化最小成本部署 qwen3.8 27b 求个配置建议

[BingoW]

我目前机箱和电源（ 850w ）都只支持单卡，目前是 2080ti 22G 魔改，能跑 4bit 量化版本 但是 KV 不够了，上下文太短。想换卡，换 3090 24G 还是 4080s 32G 魔改呢？后者比前者贵 5000 左右，要不要换呢？还是说等老黄的大饼（显存内存一体笔记本）还是加预算上 mac 呢？如果不本地部署，买订阅也够用 4 、5 年。但是未来不好说啊，自己能有一个推理和执行 skills 准确率 80%以上的大模型真的很香

[Nasdaq]

我 4090 跑起来感觉就那样，都是营销号在吹牛皮。个人感觉都不如新出的 gemini3.7-flash

[ethanpeng]

你们单卡 24GB 怎么跑起来的？量化多少上下文多少？
我这边测试 4*24GB 刚刚跑起来，速度还特别慢
```
docker run -itd --name Qwen3.8-27B-8bit --gpus all --ipc=host -v /data/models/btbtyler09_Qwen3.8-27B-GPTQ-8bit:/models -p 8000:8000 vllm/vllm-openai:v0.27.1-x86_64-ubuntu2404 --model /models --served-model-name Qwen3.8-27B --port 8000 --api-key 6f08cbed -tp 4 --gpu-memory-utilization 0.98 --kv-cache-dtype fp8 --max-model-len 262144 --max-num-seqs 6 --enable-chunked-prefill --reasoning-parser qwen3 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder --enable-prefix-caching --enable-prompt-tokens-details --enable-force-include-usage
```

[Jacobson]

850W 电源，270KP+Z890 ，拆分成双槽 PCIE5.0 x 8 ，插 2 块 5060TI 16G ，跑 27b q4 ，23token/s 。

估计是双槽通讯延迟损耗 + 5060TI 位宽太小导致的，图隐私，倒也是能用。

要体验更好，最好单卡 32G 以上吧，70ti 80ti 那种。

[wwhc]

建议 Linux + 32GB VRAM GPU + Qwen3.8-27B-UD-Q5_K_XL.gguf + llama.cpp ，可以上到 200k 的上下文。不建议用 vllm ，只能上到 4 位量化，推理质量显著劣于 llama.cpp 的 Q5 量化

[loveshuyuan]

我用 Mac Studio M4 Max 64G + MTPLX 能跑 60tps ，但是 prefill 很慢，特别是接入 claude code 这种 AI 工具，首字要等几分钟

[BingoXuan]

等 Qwen3.8 35BA3B 吧。3.8 27B 最大问题不是权重。而是 kv cache 。q8 量化跑满 262k 上下文要 8-9G 显存。开 turbo quant 有损失。即使是 Blackwell 显卡，vllm 和 sglang 都还没支持完整的 nvfp4 kv cache 支持

[wwhc]

单卡 24GB GPU + llama.cpp + Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf 可以上到 100K 的上下文，推理质量优于同 4 位量化的 vLLM 配置

[metalmax]

AMD R9700 看看呗，全新的 1 万块 3 年质保比魔改卡靠谱多了，开 MTP 也有 25+的 tokens/s 了

[billlee]

@Nasdaq 27b 的小模型肯定不能和 gemini flash 比啊

[clemente]

@wwhc llama.cpp 是不是 agent 配套不给力

[wwhc]

基本上主流开源 agent 都适配 llama.cpp 了。pi+llama.cpp 很好用

[wwhc]

@clemente 请看我的上条回复

[coefu]

起码 64G 起步，32G 不够看。搞 2 个 v100 + nvlink 板，估计性价比高，就是费电了点，一个小时 1 度电。