Qwen3.8-27B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 27.8B Paraméterek August 2026

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

241 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

122 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen3.8-27B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

241 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
122 tok/s 104–146	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
122 tok/s 104–146	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
97.4 tok/s 58–156 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
97.4 tok/s 58–156 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
77.9 tok/s 47–125 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
74.6 tok/s 63–89	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
74.6 tok/s 63–89	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
71.4 tok/s 43–114 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
63.3 tok/s 38–101 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
63.3 tok/s 38–101 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
63.3 tok/s 38–101 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
60.1 tok/s 51–72	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
51.2 tok/s 44–61	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
51.2 tok/s 44–61	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
51.2 tok/s 44–61	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
51.2 tok/s 44–61	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
51.2 tok/s 44–61	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
46.5 tok/s 40–56	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.0 GB	Q3_K_M	Szoros
41.4 tok/s 35–50	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
41.4 tok/s 35–50	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
39.7 tok/s 34–48	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
39.7 tok/s 34–48	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
39.5 tok/s 34–47	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.0 GB	Q3_K_M	Szoros
39.0 tok/s 23–62 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes
39.0 tok/s 23–62 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.2 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Alibaba
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 14 August 2026

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language, Vision, Multimodal
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Code generation
Megközelítés: Hybrid linear/full attention transformer with a vision encoder
Numerikus formátum: BF16

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 27.8B
Képzési adatok: tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: Qwen

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Miért követik nyomon: Highly cited or historically significant
Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Qwen3.8-27B model card

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Qwen3.8-27B

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Qwen3.8-27B

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

Xeon Phi 7120P

Szükséges memória

13.0 GB

Leggyorsabb

122 tok/s

Qwen3.8-27B eléri a paraméterek számát 27.8B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 241.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Xeon Phi 7120P, memória kapacitással rendelkezik 16 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 9.4 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 122 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Qwen3.8-27B ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt August 2026. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Code generation.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva Qwen.

Milyen gyorsan fut, és miért

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 18.5 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 193 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

A figyelem elrendezése a fájlban van, így a memóriaértékek pontosan számítva vannak, nem pedig közelítve.

Mi került a felépítésébe

A kiválasztási kritériuma: highly cited or historically significant.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen3.8-27B

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Qwen3.8-27B, körülbelül szükséges 13.0 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. Qwen3.8-27B.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q3_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Qwen3.8-27B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 122 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Qwen3.8-27B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg, mit futtat még az a kártya.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Qwen3.8-27B.

Válaszok

Qwen3.8-27B — gyakori kérdések

Qwen3.8-27B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a August 2026.

Qwen3.8-27B— Mire használják?

Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Code generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Qwen3.8-27B— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt Qwen. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Qwen3.8-27B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 5.5 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Qwen3.8-27B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 241. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Qwen3.8-27B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Qwen3.8-27B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 104–146 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Qwen3.8-27B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Xeon Phi 7120P, memória kapacitással rendelkezik 16 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 13.0 GB, és körülbelül 9.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 241.

Qwen3.8-27B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 122 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 193.

Qwen3.8-27B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 13.0 GB tömörítési arányban Q3_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Qwen3.8-27B— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q3_K_M, használva körülbelül 13.0 GB és körülbelül generálás 46.5 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Qwen3.8-27B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 19.5 GB és körülbelül generálás 36.5 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Qwen3.8-27B— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Qwen3.8-27B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 27.8B. Dense 27.78B. Hybrid attention: 16 x (3 x Gated DeltaNet -> 1 x Gated Attention), so only 16 of 64 layers hold a KV cache. 24 Q heads, 4 KV heads, head_dim 256. Native context 262,144, extensible to 1,000,000. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Qwen3.8-27B— Ki készítette ezt?

Kiadta Alibaba, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Forrás

Eredeti kiadvány

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell