English(EN) Running Vision Qwen 3.8 27B on a 16GB Card, the config (45tks).

Vision Qwen 3.8 27B 模型在 16GB 显卡上运行，支持 85K 上下文

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 10:30

一位 Reddit 用户分享了他们在 16GB 显卡上运行 Vision Qwen 3.8 27B 模型的配置。该设置使用了 beellama.cpp，实现了 85K 的上下文大小和每秒 45 个 token 的解码速度。用户还提到将 mmproj 移至 CPU 可以释放更多 VRAM 以便进一步优化。 AI

影响展示了在有限硬件上高效部署大型模型的能力，可能使更多人能够使用先进的 AI 功能。

排序理由用户分享的在消费级硬件上运行特定 LLM 的配置。

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Vision Qwen 3.8 27B 模型在 16GB 显卡上运行，支持 85K 上下文

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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/FerLuisxd · 2026-09-10 10:30

在 16GB 显卡上运行 Vision Qwen 3.8 27B，配置（45tks）。

<div class="md"><p>I am just sharing my config for Qwen 3.8 27b that fits on a 5060TI, what is cool about this is that you can even get vision! and a 85K context (I have 1.5gb of headroom for more context or a better quant)</p> <p>Model: IQ3_XXS-mtp from <a href="h…

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报道来源 [1]

在 16GB 显卡上运行 Vision Qwen 3.8 27B，配置（45tks）。

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