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English(EN) yall are sleeping on qwen 3.8 27b q2 + q2 dflash + q5 kv

Qwen 3.8 27B 量化模型性能强劲,可与 Claude 4.6 Sonnet 相媲美

一位 Reddit 用户正在强调 Qwen 3.8 27B 模型量化版本的性能,特别提到了 Q2、Q2 Dflash 和 Q5 KV 量化方法。该用户报告称,这些量化模型提供了令人印象深刻的功能,甚至优于 Anthropic 的 Claude 4.6 Sonnet,同时所需的 RAM 使用量相对较低(约 13-14 GB)。这表明,使用 12GB 显卡,用户可以实现高质量的模型性能,即使上下文长度扩展到 200K tokens。 AI

影响 强调了量化模型在本地部署方面日益增长的可访问性和性能。

排序理由 用户讨论和现有模型的性能报告,并非新发布或基准测试。

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Qwen 3.8 27B 量化模型性能强劲,可与 Claude 4.6 Sonnet 相媲美

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用户讨论和现有模型的性能报告,并非新发布或基准测试。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Square_Light1441 ·

    你们都低估了 qwen 3.8 27b q2 + q2 dflash + q5 kv

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>ok bit more context: it's actually a</p> <p>QAT Q2 for Qwen 3.8 27 B: <a href="https://huggingface.co/sdkyuan/qwen3.8-27B-qat-q2_0-gguf">https://huggingface.co/sdkyuan/qwen3.8-27B-qat-q2_0-gguf</a></p> <p>QAT Q2 for DFlash model: <a href="https:/…