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English(EN) Qwen3.6-27B + vLLM + Hermes on 24GB VRAM: May 2026 Recipe

开发者详述使用 vLLM 在 24GB 显存上本地部署 Qwen3.6-27B

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者详细介绍了一个在 24GB 显卡（具体为 RTX 3090）上本地运行 Qwen3.6-27B 模型的配置方案。该配置利用 vLLM 进行高效服务，并采用 GPTQ-Marlin 量化方法来平衡长上下文、稳定的代理行为和可用的解码速度。该方案优先考虑单个高质量代理会话而非并行处理，最大上下文长度为 131,072 个 token。作者还概述了 Hermes 代理与 vLLM 端点交互的具体配置，强调了长超时和启用的思考能力以获得稳健的代理性能。 AI

影响 使得先进的大语言模型能够在消费级硬件上本地部署，可能降低开发者和研究人员的门槛。

排序理由 面向开发者的指南，介绍如何配置现有模型和工具以供本地使用。

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开发者详述使用 vLLM 在 24GB 显存上本地部署 Qwen3.6-27B

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Xavier Rey-Robert ·

    Qwen3.6-27B + vLLM + Hermes 在 24GB 显存上：2026 年 5 月的配置

    <p>If you want to reproduce my current local Hermes Agent + Qwen3.6-27B setup, this is the shape I would start from.</p> <h2> Target </h2> <p>One local coding agent.<br /> One 24GB GPU.<br /> Long context.<br /> Tools enabled.<br /> Thinking enabled.</p> <p>No child agents fighti…

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