# 24GB 显存 \+ 48GB 内存能跑 qwen3.8-flash-next 吗？ - 原标题：Can I run qwen3.8-flash-next on 24gb vram and 48 ram? - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-26 - 首次精选：2026-10-26 19:09 - 分级：值得看 - 学习层级：入门 - 主题：[model-quantization]()（第 1 位）、[inference-hardware-memory]()（第 2 位）、[local-model-deployment]()（第 6 位） - 原文链接：[https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xfm5yy/can\_i\_run\_qwen38flashnext\_on\_24gb\_vram\_and\_48\_ram]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_fafee04a81b6]() ## 摘要 r/LocalLLaMA 社区帖子。发帖者尝试运行一次失败，求问配置建议。评论中有人称在 12GB 显存 \+ 64GB 内存上能跑 IQ3\_XXS；有人给出可完全放在内存中的 GGUF 链接、ngram 表放 SSD；有人称 IQ3\_XXS 在 RTX 4090 \+ 48GB 内存上用 Strata 刚好装下、约 70t/s，但没有给其他程序留余量；还有人提到 32GB 显存 \+ 32GB 内存跑 swift IQ3\_xxs 效果不错、升级到 48GB 内存后跑 IQ3\_S，并建议用 Strata 自动检测机器并推荐量化版本。适合在消费级显存/内存条件下部署该模型、需要参考量化与放置方案的人阅读。 ## 原帖 > I tried to run once and failed any tips idea how to run it? — Alarmed\_Wind\_4035 · 2026-10-26 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人问能不能在24GB显存加48GB内存的机器上跑 qwen3.8-flash-next（疑为 Qwen3.5-Flash-Next 之类），说自己试了一次没成功，想要具体做法。回复里多数人认为可以，给出的方案是低量化 GGUF/IQ3\_XXS 级别，配合 Strata 工具自动测机器并推荐量化，部分人给出具体配置：双 5060Ti 跑 IQ3\_XXS 解码 100–110 t/s、prefill 约 2500；4080\+5070Ti\+64GB 内存跑 IQ3\_XXS、150k 上下文、k8v4 KV；24GB 显存\+64GB 内存用 NVFP4 约 50\+ t/s。也有人建议只跑代码就用量化剪枝版、关掉系统多余程序、用核显接显示器、把 KV cache 放内存并关 swap，或干脆改跑 3.8 27B。适合显存/内存有限、想在本地跑大模型并需要具体量化和部署配置的人阅读。 ## 讨论区核心观点 依据 24 条评论。 - 多数人认为可行，关键是用 IQ3\_XXS 一类的低量化版本，12GB 显存\+64GB 内存的机器也能跑。（[出处]()） - 推荐用 Strata 工具，它会自动检测机器并给出量化模型和参数建议，也有人直接贴出 docker-compose 配置作为参考。（[出处]()） - 有 24GB 显存\+64GB 内存的用户用 NVFP4 跑到 50\+ t/s；双 5060Ti 跑 IQ3\_XXS 解码 100–110 t/s、prefill 约 2500。（[出处]()） - 显存和内存吃紧时可以部分放 SSD，但速度慢且增加 SSD 磨损；只读权重或 ngram 表磨损可忽略，写 KV cache 才是真正伤盘，建议 KV cache 放内存并关闭 swap。（[出处]()） - 建议精简系统占用（最好用 Linux）、用核显接显示器、减小上下文，并多试几种量化；只做代码可以改用剪枝版。（[出处]()） - 如果装不下，改跑 3.8 27B 可能更划算，效果也不错。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）