社群整理 Qwen 3.8 27B 單卡本地執行視訊記憶體需求

2026 年 11 月 12 日 19:57，DEV Community 的 AI 頻道釋出了一篇社群文章，主題為 Qwen 3.8 27B 單卡本地執行需要多少視訊記憶體。文章整理的物件 Qwen 3.8 27B 是一個採用 Apache-2.0 協議的稠密多模態模型，釋出於 2026 年 8 月 14 日，模型卡記載其採用 64 層結構、混合 Gated DeltaNet 與 Gated Attention 架構，並以多 token 預測方式訓練。由於它是稠密模型而非 MoE，全部 270 億引數在每次生成 token 時都會參與計算，且模型自帶視覺編碼器，可部署在單張 GPU 上。

文章給出的單卡本地執行視訊記憶體參考為：4-bit 約 16–19 GB，6-bit 為 23–26 GB，8-bit 為 31 GB，BF16 為 56 GB。作者同時提醒，這些數字來自 LM Studio 社群與 Unsloth 倉庫的實測整理，並非官方要求，上下文、KV cache 和視覺投影層都要佔用同一份視訊記憶體，因此模型檔案本身只是視訊記憶體開銷的一部分，實際能否順利執行還取決於與模型檔案無關的其他配置選擇。目前該討論僅停留在社群文章的整理與提示階段，尚無官方對視訊記憶體需求的說明。