← к ленте

Тестирование модели Qwen 3.8 27B на RTX 2080

Г@gmorevaAI-инженер
2 дн

Автор протестировал работу модели Qwen 3.8 27B в реальных рабочих задачах на видеокарте RTX 2080 с квантованием Q4_K_M.

Показывает доступность запуска мощных нейросетей на устаревшем потребительском железе.

  • Модель Qwen 3.8 27B эффективна даже при квантовании Q4_K_M.
  • Для запуска современных LLM среднего размера не всегда требуется топовое оборудование.
  • Результаты подтверждают возможность использования локальных моделей в реальных рабочих процессах.
Qwen 3.8 на RTX 2080. Рабочий день с реальными задачами Целый рабочий день гонял Qwen 3.8 27B в реальных агентских и разработческих сценариях — без постановочных задачек, только боевые проекты. План был такой: начинаем с Q4_K_M на одной 2080 (22 ГБ VRAM), если не справится — поднимаем ставки до Q8.0 на двух 2080, а потом и до FP8 на двух 3090. Но всё пошло не по плану и все задачи решил первый кандидат: RTX 2080 с Q4_K_M на борту. Выложил на все площадки ролик с тестами и моим мнением на тему этой крутой модели. Ссылки на видео на всех площадках: 📹 YouTube | VK | Rutube | Dzen 📹

Кратко (AI)

Автор провел тестирование языковой модели Qwen 3.8 27B в реальных рабочих задачах. Выяснилось, что модель успешно справляется с нагрузкой при квантовании Q4_K_M на одной видеокарте RTX 2080.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖