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用户发布 Qwen 3.8 27B Swift 1.5 W8A16 量化模型
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AI 综述
2026年10月11日，Reddit r/LocalLLaMA 用户 TacGibs 自行制作并发布了 Qwen 3.8 27B Swift 1.5 的量化版本。该模型采用 8-bit AWQ 叠加 GPTQ 的 W8A16 量化方案，目标是在 48GB VRAM 的硬件条件下兼顾推理速度与生成质量。据作者实测，在其 4 张 RTX 3090（共 48GB VRAM）的环境下，通过 vLLM 并设置 MTP=5 时，解码速度可接近 100 tok/s，单卡显存占用约 21.6GB，同时支持 128k 上下文长度与 FP16 KV cache。
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报道时间线
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10月11日
- Reddit · r/LocalLLaMA社区推出 Qwen 3.8 27B Swift 1.5 量化版，可在 48GB VRAM 下兼顾速度与质量
用户 TacGibs 自行制作并发布了 Qwen 3.8 27B Swift 1.5 量化模型，采用 8-bit AWQ + GPTQ 量化方法。该模型在作者配备的 4 张 RTX 3090（共 48GB VRAM）上运行，vLLM 配合 MTP=5 时解码速度可达接近 100 tok/s，单卡显存占用约 21.6GB，并支持 128k 上下文与 FP16 KV cache。
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