Qwen3.8-27B calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 27.8B parametri August 2026

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.4 tok/s

Scheda più veloce

B200

122 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Qwen3.8-27B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

241 schede corrispondono

Calcolo

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

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Alibaba
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: China
Pubblicato: 14 August 2026

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language, Vision, Multimodal
Compito: Language modeling/generation, Question answering, Code generation
Approccio: Hybrid linear/full attention transformer with a vision encoder
Formato numerico: BF16

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 27.8B
Dati di addestramento: tokens

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: Qwen

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato: Highly cited or historically significant
Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Qwen3.8-27B model card

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Qwen3.8-27B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Qwen3.8-27B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.0 GB

Più veloce

122 tok/s

Qwen3.8-27B raggiunge un conteggio di parametri di 27.8B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 241.

La scheda più piccola che lo tiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 9.4 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 122 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Qwen3.8-27B è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante August 2026. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, Vision, Multimodal, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Code generation.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione Qwen.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 18.5 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 193 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

Il suo layout di attenzione è in our database, quindi le cifre di VRAM sono calcolate esattamente piuttosto che approssimate.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il suo criterio di inclusione: highly cited or historically significant.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Qwen3.8-27B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Leggi prima il numero di VRAM

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Qwen3.8-27B, avere bisogno di circa 13.0 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da Qwen3.8-27B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Qwen3.8-27B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 122 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Qwen3.8-27B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Qwen3.8-27B.

Risposte

Qwen3.8-27B — domande comuni

Qwen3.8-27B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2026.

Qwen3.8-27B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, Vision, Multimodal, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Code generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

Qwen3.8-27B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione Qwen. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Qwen3.8-27B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 5.5 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Qwen3.8-27B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Qwen3.8-27B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Qwen3.8-27B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 104–146 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Qwen3.8-27B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 13.0 GB, e produce approssimativamente 9.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

Qwen3.8-27B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 122 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 193.

Qwen3.8-27B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 13.0 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Qwen3.8-27B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 13.0 GB e generando approssimativamente 46.5 token al secondo. Il fit è stretto.

Qwen3.8-27B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 19.5 GB e generando approssimativamente 36.5 token al secondo. Il fit è stretto.

Qwen3.8-27B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Qwen3.8-27B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 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. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Qwen3.8-27B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

Fonte

Pubblicazione originale

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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