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  4. 好康來了:12G/16G顯存卡的 甜點小模型 ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

好康來了:12G/16G顯存卡的 甜點小模型 ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
qwen-27b量化本地模型
20 帖子 6 发布者 822 浏览 2 关注中
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  • perterP perter

    12G显存没法使用MTP,开了MTP,最多只能开8K上下文,不然速度反而更慢。不如下载没有MTP的版本。
    最佳配置Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_XXS.gguf 32K上下文。

    kos orK
    kos orK
    kos or
    至尊皇帝
    编写于 最后由 编辑
    #3

    @perter

    KV Cache 能量化到Q4嗎? Hermes 需要至少64k ctx_size

    我覺得這麼模型還不錯 如果有閒置的顯卡 單卡佈置一個24/7系統管理型AI 可行

    perterP 1 条回复 最后回复
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    • kos orK
      kos orK
      kos or
      至尊皇帝
      编写于 最后由 编辑
      #4

      漲價前, 我忘了買 RTX5060 Ti 16GB (448 GB/s), 否則這張卡當基礎設施管理型Agent不錯
      AMD Radeon RX 9060 XT 16 GB (322.3 GB/s) 頻寬小了點 不過相對便宜 也有16GB

      1 条回复 最后回复
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      • kos orK kos or

        @perter

        KV Cache 能量化到Q4嗎? Hermes 需要至少64k ctx_size

        我覺得這麼模型還不錯 如果有閒置的顯卡 單卡佈置一個24/7系統管理型AI 可行

        perterP
        perterP
        perter
        贵族大夫 硕果累累
        编写于 最后由 编辑
        #5

        @kos-or
        我的5070 12G就算用Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ2_S-mtp.gguf KV用Q4,也开不了64K。32K的话30t/s , 64K就掉到10t/s了。32K可以用deepseek harness。

        kos orK 1 条回复 最后回复
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        • perterP perter

          @kos-or
          我的5070 12G就算用Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ2_S-mtp.gguf KV用Q4,也开不了64K。32K的话30t/s , 64K就掉到10t/s了。32K可以用deepseek harness。

          kos orK
          kos orK
          kos or
          至尊皇帝
          编写于 最后由 编辑
          #6

          @perter said:

          deepseek harness

          Deepseek Harness 有足夠的功能可以平替Hermes Agent嗎? 我還以為是一般編程Coding Agent.

          1 条回复 最后回复
          0
          • terryT
            terryT
            terry
            易有太极
            编写于 最后由 编辑
            #7

            16G VRAM : Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp.gguf 12 GB (MTP) 这玩意真的能用吗?

            油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

            kos orK perterP 2 条回复 最后回复
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            • terryT terry

              16G VRAM : Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp.gguf 12 GB (MTP) 这玩意真的能用吗?

              kos orK
              kos orK
              kos or
              至尊皇帝
              编写于 最后由 编辑
              #8

              @terry

              它是蹭 Qwen3.8-27B, 我覺得值得優化 讓它做基本的日常系統維護工作
              ISTA-DASLab Qwen3.8-27B-GSQ-RCO
              有網友說 不要使用MTP版本, K Q8, V Q5 會更聰明 有更大的上下文

              1 条回复 最后回复
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              • R
                R
                rori
                编写于 最后由 编辑
                #9

                我試過Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp.gguf, 它有個問題,就是不能關閉思考模式, 而且比我正在用的慢10token.

                我在用的模型:
                https://huggingface.co/Bucoid/Qwen3.8-27B-IQ4-XS-MTP-16GB-VRAM-GGUF

                配合kvmem可以讓16GB的卡有比較長的上下文:
                https://github.com/kvmem/kvmem-llama.cpp

                perterP 1 条回复 最后回复
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                • terryT terry

                  16G VRAM : Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp.gguf 12 GB (MTP) 这玩意真的能用吗?

                  perterP
                  perterP
                  perter
                  贵族大夫 硕果累累
                  编写于 最后由 perter 编辑
                  #10

                  @terry
                  目前热门的几个量化小模型测试下来,还是GSQ比较靠谱,和Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf差别不大。
                  ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF
                  ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF
                  prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf

                  kos orK 1 条回复 最后回复
                  0
                  • R rori

                    我試過Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp.gguf, 它有個問題,就是不能關閉思考模式, 而且比我正在用的慢10token.

                    我在用的模型:
                    https://huggingface.co/Bucoid/Qwen3.8-27B-IQ4-XS-MTP-16GB-VRAM-GGUF

                    配合kvmem可以讓16GB的卡有比較長的上下文:
                    https://github.com/kvmem/kvmem-llama.cpp

                    perterP
                    perterP
                    perter
                    贵族大夫 硕果累累
                    编写于 最后由 编辑
                    #11

                    @rori 新版的llama.cpp可以直接关闭思考。
                    image.jpeg
                    image.jpeg

                    R 1 条回复 最后回复
                    1
                    • perterP perter

                      @terry
                      目前热门的几个量化小模型测试下来,还是GSQ比较靠谱,和Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf差别不大。
                      ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF
                      ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF
                      prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf

                      kos orK
                      kos orK
                      kos or
                      至尊皇帝
                      编写于 最后由 编辑
                      #12

                      @perter said:

                      目前热门的几个量化小模型测试下来,还是GSQ比较靠谱

                      我之前在測試比較 GSQ IQ2_S 和 IQ3_S 想要找一個速度夠快 Agent使用又靠譜的
                      IQ2, IQ3 都蠻強悍的, IQ2 是落後IQ3 四個點 4%

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • perterP perter

                        @rori 新版的llama.cpp可以直接关闭思考。
                        image.jpeg
                        image.jpeg

                        R
                        R
                        rori
                        编写于 最后由 编辑
                        #13

                        @perter

                        我再試了一下2個模型。
                        A: Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_XXS-mtp
                        B: Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp

                        用llamacpp webui:
                        A: 可以關
                        B: 可以關

                        用dsh 0.1.7-rc.1:
                        A: 可以關
                        B: 不能關

                        perterP 1 条回复 最后回复
                        0
                        • imbiplaza ASUSI
                          imbiplaza ASUSI
                          imbiplaza ASUS
                          谪仙人
                          编写于 最后由 imbiplaza ASUS 编辑
                          #14

                          我觉得无论如何,一定要把模型投入去生产线里,才可以看到是不是真的做得出一样事情出来。。

                          最近用ghidra 解码一个东西,花了40多小时。。。

                          任务完成

                          看着显卡连续两天两夜full load, 专业卡就是一个字,稳

                          Screenshot 2026-09-27 195712.png

                          这个一周我叫dsh 利用ghidra 解压了所有东西,消耗了1900亿token

                          WhatsApp Image 2026-09-27 at 8.04.08 PM.jpeg

                          kos orK 2 条回复 最后回复
                          2
                          • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                            我觉得无论如何,一定要把模型投入去生产线里,才可以看到是不是真的做得出一样事情出来。。

                            最近用ghidra 解码一个东西,花了40多小时。。。

                            任务完成

                            看着显卡连续两天两夜full load, 专业卡就是一个字,稳

                            Screenshot 2026-09-27 195712.png

                            这个一周我叫dsh 利用ghidra 解压了所有东西,消耗了1900亿token

                            WhatsApp Image 2026-09-27 at 8.04.08 PM.jpeg

                            kos orK
                            kos orK
                            kos or
                            至尊皇帝
                            编写于 最后由 编辑
                            #15

                            @imbiplaza-ASUS said:

                            显卡连续两天两夜full load, 专业卡就是一个字,稳

                            快四億的tokens
                            ghidra 解碼後 能做什麼用途呢?免費使用的意思嗎?

                            剛看到國外網友 用Qwn3.8-Flash-Next 花了250K 上下文 寫了一個Patch 可以免費使用 IDM下載器
                            image.jpeg

                            imbiplaza ASUSI David ChenD 2 条回复 最后回复
                            0
                            • kos orK kos or

                              @imbiplaza-ASUS said:

                              显卡连续两天两夜full load, 专业卡就是一个字,稳

                              快四億的tokens
                              ghidra 解碼後 能做什麼用途呢?免費使用的意思嗎?

                              剛看到國外網友 用Qwn3.8-Flash-Next 花了250K 上下文 寫了一個Patch 可以免費使用 IDM下載器
                              image.jpeg

                              imbiplaza ASUSI
                              imbiplaza ASUSI
                              imbiplaza ASUS
                              谪仙人
                              编写于 最后由 编辑
                              #16

                              @kos-or

                              patch 这种东西,不用出到qwen3.8的,cheat engine 直接找出位置改成全部true 就可以了,我很久不玩这种了。。。。

                              ghrida可以挖开内容,寻找解码软件的加密方程式

                              1 条回复 最后回复
                              1
                              • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                                我觉得无论如何,一定要把模型投入去生产线里,才可以看到是不是真的做得出一样事情出来。。

                                最近用ghidra 解码一个东西,花了40多小时。。。

                                任务完成

                                看着显卡连续两天两夜full load, 专业卡就是一个字,稳

                                Screenshot 2026-09-27 195712.png

                                这个一周我叫dsh 利用ghidra 解压了所有东西,消耗了1900亿token

                                WhatsApp Image 2026-09-27 at 8.04.08 PM.jpeg

                                kos orK
                                kos orK
                                kos or
                                至尊皇帝
                                编写于 最后由 编辑
                                #17

                                @imbiplaza-ASUS said:

                                两天两夜full load, 专业卡就是一个字,稳

                                改天我也要把我的遊戲雙卡 RTX 5070 Ti 上點壓力 😁

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • R rori

                                  @perter

                                  我再試了一下2個模型。
                                  A: Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_XXS-mtp
                                  B: Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp

                                  用llamacpp webui:
                                  A: 可以關
                                  B: 可以關

                                  用dsh 0.1.7-rc.1:
                                  A: 可以關
                                  B: 不能關

                                  perterP
                                  perterP
                                  perter
                                  贵族大夫 硕果累累
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #18

                                  @rori
                                  llama-server.exe 启动命令里追加下面的参数看看

                                  --reasoning off  --reasoning-budget 0
                                  
                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • kos orK kos or

                                    @imbiplaza-ASUS said:

                                    显卡连续两天两夜full load, 专业卡就是一个字,稳

                                    快四億的tokens
                                    ghidra 解碼後 能做什麼用途呢?免費使用的意思嗎?

                                    剛看到國外網友 用Qwn3.8-Flash-Next 花了250K 上下文 寫了一個Patch 可以免費使用 IDM下載器
                                    image.jpeg

                                    David ChenD
                                    David ChenD
                                    David Chen
                                    贵族大夫 硕果累累
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #19

                                    @kos-or
                                    IDM是算同一時間上去的台數,你可以安裝在無限的電腦上,只要保證同一時間只有一台在用
                                    幾年前我買一個終身版,用到現在,只能說值得

                                    唯一缺點是它沒有支援linux 或是 MacOS的版本,甚為可惜

                                    kos orK 1 条回复 最后回复
                                    1
                                    • David ChenD David Chen

                                      @kos-or
                                      IDM是算同一時間上去的台數,你可以安裝在無限的電腦上,只要保證同一時間只有一台在用
                                      幾年前我買一個終身版,用到現在,只能說值得

                                      唯一缺點是它沒有支援linux 或是 MacOS的版本,甚為可惜

                                      kos orK
                                      kos orK
                                      kos or
                                      至尊皇帝
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #20

                                      @David-Chen

                                      對呀 IDM 蠻好用的, 或許 可以請Qwen 幫你模仿一個app , 反正free tokens
                                      未來或許是一個free apps 的時代

                                      1 条回复 最后回复
                                      0

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