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English(EN) Qwen3.8 27B Measured on an RTX 5090 — and Why vLLM Didn't Work

Qwen3.8 27B 模型在 RTX 5090 上显示速度提升，但 vLLM 集成面临挑战

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位用户详细介绍了他们在 RTX 5090 GPU 上安装和运行 Qwen3.8 27B 模型的经验。他们发现，使用 Ollama 时，该模型的生成速度比以前的版本快约一倍，复杂任务的处理时间也显著缩短。然而，用户在尝试使用 vLLM 进行并发请求时遇到了问题，并指出该模型报告的“4 位”量化实际上消耗了比预期更多的 VRAM 以及 CUDA 图限制。 AI

影响 展示了新模型在性能上的改进，并突出了与高级推理框架集成时可能遇到的挑战。

排序理由 关于在不同运行时和硬件上运行特定 LLM 版本的用户体验报告。

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Qwen3.8 27B 模型在 RTX 5090 上显示速度提升，但 vLLM 集成面临挑战

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · kohei_wada ·

    Qwen3.8 27B Measured on an RTX 5090 — and Why vLLM Didn't Work

    <h2> Introduction </h2> <p>Qwen3.8 27B came out, so I put it on my RTX 5090 (32GB). How it did on multi-step agent work is in <a href="https://wada-dev.com/en/blog/local-llm-eval-harness-reuse" rel="noopener noreferrer">Only the Design of My Eval Harness Survived</a>; this post i…

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