24GB 显存 + 48GB 内存能跑 qwen3.8-flash-next 吗？
Can I run qwen3.8-flash-next on 24gb vram and 48 ram?
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。
- 分级
- 值得看
- 收录时间
- 2026-10-26
原帖
I tried to run once and failed any tips idea how to run it?
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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 如果装不下，改跑 3.8 27B 可能更划算，效果也不错。 出处（新标签页打开）