SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Qwen3.8 27B mieści się w 17 GB i nie traci na jakości

Quesma wydała około 3000 dolarów na wynajem kart, żeby zmierzyć, ile pamięci naprawdę potrzebuje Qwen3.8 27B: pełny model w BF16 waży 55 GB, a skompresowany do czterech bitów schodzi do 17 GB i powtarza wynik oryginału na Terminal-Bench 2.1, więc mieści się na RTX 4090 razem z 64 tysiącami tokenów kontekstu. Klif zaczyna się dopiero przy jednym bicie, ale większym problemem jest domyślne ustawienie reasoning_effort na xhigh, przez które Simon Willison czekał 21 minut na prosty rysunek w SVG, a lekarstwem jest jedna linijka z poziomem low.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  5 min  · 

Qwen3.8 27B mieści się w 17 GB i nie traci na jakości
Ilustrację przygotowała AI.

Pytanie, od którego zaczyna każdy, kto chce trzymać model na własnym dysku, brzmi banalnie: ile pamięci karty graficznej trzeba, żeby uruchomić Qwen3.8 27B i nie stracić przy tym na jakości. Quesma przepaliła na tę odpowiedź około 3000 dolarów za wynajem kart, bo chciała ją zmierzyć, a nie wyczuć z forów. Pełny model w BF16 waży 55 GB, czyli na domowej karcie nie ma co zaczynać. Skompresowana do czterech bitów Q4_K_M waży 17 GB i powtórzyła wynik pełnego modelu na Terminal-Bench 2.1, zestawie 89 zadań, w których model dostaje sam terminal i musi doprowadzić robotę do końca, bo punkt liczy się tylko wtedy, gdy efekt naprawdę działa.

Ta czterobitowa wersja mieści się na karcie z 24 GB, takiej jak RTX 4090, i zostaje jeszcze miejsce na jakieś 64 tysiące tokenów kontekstu. W kwietniu, pisząc o Qwen3.6-27B, zakładałem, że cztery bity sprowadzają tę klasę modeli na sprzęt konsumencki. Teraz ktoś to policzył na zadaniach agentowych, a nie na rysowaniu pelikana na rowerze w SVG, domowym teście, którym Simon Willison od lat sprawdza kolejne modele. Im dłużej siedzę w tych pomiarach, tym wyraźniej widzę, że pierwsze wrażenie z lokalnego Qwena psuje nie liczba bitów, tylko jedno ustawienie, z którym model przychodzi z pudełka.

Klif zaczyna się dopiero przy jednym bicie

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Qwen3.6-27B osiąga to, na co poprzednia generacja potrzebowała 397 miliardów parametrów
Model / Badania

Qwen3.6-27B osiąga to, na co poprzednia generacja potrzebowała 397 miliardów parametrów

3 min

Alibaba wypuściła 23 kwietnia Qwen3.6-27B: gęsty model open-source, który na SWE-Bench Verified osiąga 77,2%, ustępując tylko Claude 4.5 Opus (80,9%), a na Terminal-Bench 2.0 remisuje z nim na 59,3%. Przy 15 razy mniejszej liczbie wag niż poprzedni flagowiec Alibaby mieści się w FP8 na karcie z 32 GB, a w kwantyzacji 4-bitowej schodzi na sprzęt konsumencki. Architektura z proporcją 3:1 na korzyść uwagi liniowej daje natywne okno 262 144 tokenów, a opcja preserve_thinking pozwala agentowi nieść ślad rozumowania przez kolejne tury.

Otwarte wagi, których jeszcze nie ma, a i tak nie odpalisz ich w domu
Model / Badania

Otwarte wagi, których jeszcze nie ma, a i tak nie odpalisz ich w domu

4 min

Alibaba wypuściło Qwen3.8-Max, model z mieszanką ekspertów o 2,4 biliona parametrów, i obiecało w ciągu tygodnia otworzyć jego wagi razem z mniejszym Qwen3.8-27B. Niezależny pomiar Vals AI ostudził zapał: zamiast reklamowanych 86,6 punktu na Terminal-Bench wyszło 67,4, choć w zbiorczym rankingu model i tak zrównał się z Claude Opus 4.7 przy około 2,3 razy niższym koszcie. Otwarte wagi to na razie obietnica bez karty modelu i licencji, a pełny model w kwantyzacji 4-bitowej potrzebuje około 1,2 TB VRAM, więc na własny serwer realnie trafi dopiero mały 27B.

Splash dwa razy przyspiesza Qwena na Macu, bo obsługuje tylko dwa modele
Premiera / Narzędzie

Splash dwa razy przyspiesza Qwena na Macu, bo obsługuje tylko dwa modele

5 min

Inco AI wydało Splash, silnik do lokalnego uruchamiania modeli na Macu, który obsługuje tylko Qwen3.8-27B i Qwen3.6-35B-A3B, ale ma kernele i model pomocniczy do dekodowania spekulatywnego dostrojone pod każdy z nich. Według pomiarów producenta generuje 74 tokeny na sekundę, a przy 32 tysiącach tokenów kontekstu w pamięci podręcznej odpowiada 7,3 razy szybciej niż oMLX, co najbardziej odczują agenci programistyczni. Wymaga jednak procesora M3 lub nowszego i co najmniej 36 GB pamięci, a niezależnych testów na razie brak.