Qwen3.8

4 篇报道

Qwen3.8 是一个大型语言模型的版本。近期报道关注用户在约$3k 的自建推理服务器（4×V620、128GB VRAM、EPYC、500–900W 功耗）上跑 Qwen3.8-next 的可用性能，社区也在讨论将 KVCache/Engram 技术用于中大型模型以降低显存需求，并与 CyberTiel、Opus 在代码任务上的表现比较。

Qwen3.8 27b在游戏开发讨论帖

Reddit帖子讨论Qwen3.8 27b在游戏开发中的应用，作者称模型虽不能生成3D模型文件，但能配合已有资源在游戏工程中发挥作用，属于开发者经验分享贴。

r/LocalLLaMA · 25 小时前 · 详情

Qwen3.8

用户用3千美元自建128GB显存推理服务器

一位用户在Reddit展示用约3000美元组装的推理服务器，配置包括4×V620、128GB显存、256GB DDR4内存和EPYC 7452等，运行Qwen3.8-next取得可用性能但功耗高（500–900W）。

r/LocalLLaMA · 3 天前 · 详情

V620 EPYC 7452 Huanandzhi D12D

期待更优的KVCache与Engram：DeepSeek-V4.1-Flash设想

Reddit用户呼吁将DeepSeek-V4.1-Flash的KVCache与Engram设计推广到中大规模模型，以在GPU上用Q8或Q4运行30B级模型。帖文列出多款模型的近似显存与Engram占用估算，提出Engram约占模型体积1/3–1/2（30B约10–15GB），并认为32GB显存可满足多数经优化模型。

r/LocalLLaMA · 3 天前 · 详情

DeepSeek-V4.1-Flash Qwen4.0 Qwen3.8

CyberTiel 35B-A3B：去审查量化后更擅长代码

来自r/LocalLLaMA的匿名作者称其开源项目CyberTiel（35B-A3B）在4位量化后比Opus和Qwen在真实代码库问题上更快更准，保留了关键权重并允许更多安全研究与用户控制。

r/LocalLLaMA · 6 天前 · 详情

CyberTiel TielCoder Opus

已经到底了