Qwen3.8-27B TPS-rekenmachine

Open gewichten Alibaba 27.8B parameters August 2026

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

241 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.4 tok/s

Snelste kaart

B200

122 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Qwen3.8-27B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

241 kaarten passen

Berekenen

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

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Alibaba
Organisatietype: Industry
Land: China
Gepubliceerd: 14 August 2026

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language, Vision, Multimodal
Taak: Language modeling/generation, Question answering, Code generation
Aanpak: Hybrid linear/full attention transformer with a vision encoder
Numerieke indeling: BF16

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 27.8B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: Qwen

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarom het wordt gevolgd: Highly cited or historically significant
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Qwen3.8-27B model card

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Qwen3.8-27B

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Qwen3.8-27B

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Xeon Phi 7120P

Geheugen nodig

13.0 GB

Snelste

122 tok/s

Qwen3.8-27B bereikt een parameter telling van 27.8B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 241.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 9.4 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 122 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

Qwen3.8-27B werd gepubliceerd door Alibaba, in het land geregistreerd als China, tijdens August 2026. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering, Code generation.

Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie Qwen.

Hoe snel het draait, en waarom

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 18.5 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 193 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

De aandacht lay-out staat in onze database, zodat de GPU VRAM cijfers precies worden berekend in plaats van benaderd.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

De inclusiecriteria: highly cited or historically significant.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Qwen3.8-27B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Qwen3.8-27B, ongeveer nodig 13.0 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door Qwen3.8-27B.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Qwen3.8-27B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 122 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Qwen3.8-27B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Zie wat die kaart nog meer draait

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Qwen3.8-27B.

Antwoorden

Qwen3.8-27B — veelgestelde vragen

Qwen3.8-27B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in August 2026.

Qwen3.8-27B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering, Code generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

Qwen3.8-27B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie Qwen. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Qwen3.8-27B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 5.5 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Qwen3.8-27B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 241. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Qwen3.8-27B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Qwen3.8-27B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 104–146 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Qwen3.8-27B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 13.0 GB, en produceert ongeveer 9.4 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 241.

Qwen3.8-27B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 122 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 193.

Qwen3.8-27B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 13.0 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Qwen3.8-27B— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q3_K_M, ongeveer 13.0 GB en genereren ongeveer 46.5 tokens per second. De pasvorm is krap.

Qwen3.8-27B— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q5_K_M, ongeveer 19.5 GB en genereren ongeveer 36.5 tokens per second. De pasvorm is krap.

Qwen3.8-27B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Qwen3.8-27B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 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. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Qwen3.8-27B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Alibaba, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

Bron

Originele publicatie

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen