# 本地运行 Qwen3.8 FN 的建议

- 原标题：Suggestion for running Qwen3.8 FN local
- 类型：帖子
- 来源：Reddit
- 发布时间：2026-10-26
- 首次精选：2026-10-27 11:32
- 分级：值得看
- 学习层级：进阶
- 主题：[inference-hardware-memory](<https://oplearnx.com/md/topics/inference-hardware-memory.md>)（第 6 位）、[local-model-deployment](<https://oplearnx.com/md/topics/local-model-deployment.md>)（第 14 位）
- 原文链接：[https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xfqvpj/suggestion\_for\_running\_qwen38\_fn\_local](<https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xfqvpj/suggestion_for_running_qwen38_fn_local>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_c075b9564510](<https://oplearnx.com/resources/pk_c075b9564510>)

## 摘要

r/LocalLLaMA 的社区帖子，作者列出可用硬件：两张 24GB 的 3090（已解锁）、一张 16GB 的 4070 Ti Super（已解锁）、18 核 CPU、130GB DDR4 内存和 1TB NVMe。帖子记录其运行 Qwen3.8FN 的速度：仅用 4070 Ti 加 NVMe 约 8–9 T/s，仅从 NVMe 运行约 2 T/s，三张 GPU 加内存一起跑约 18 T/s，并询问在不买新硬件的前提下如何提高速度。适合用多卡消费级显卡跑本地大模型、关注推理速度调优的人阅读。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）