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28.5万
参数
27B
上下文
未说明
架构 / 任务
image-text-to-text
许可证
apache-2.0
MODEL POSITIONING
这个模型解决什么问题?
原始模型 Qwen/Qwen3.8-27B 为 28B 参数规模的多模态模型,支持文本与图像输入,并原生具备 MTP 多 token 推测解码层,可在 llama.cpp 中通过 --lookup-n-cache 等参数启用加速。本仓库由 bartowski 发布,使用 b10419 版 llama.cpp 完成 imatrix 量化,覆盖 IQ2、Q3、Q4、Q5、Q6、Q8 与 BF16 全谱系,并附带 mmproj 多模态投影文件。运行工具兼容 llama.cpp、LM Studio、koboldcpp、Jan AI、Ollama、ramalama、Text Generation Web UI 等。
更适合谁
- 持有 16GB 以上显存或 32GB 以上内存、想本地部署 27B 级多模态模型的用户
- 需要图文理解、工具调用、推测解码加速的开发者与研究者
- 追求 Q4_K_M 等中等量化以平衡显存与生成质量的中高端玩家
- 中文为主、兼顾英文应用场景的中文用户
典型使用场景
- 本地多模态问答与图文理解任务
- 中文为主的长文写作、翻译、摘要与对话
- 工具调用与函数式 agent 实验开发
- 离线代码生成与技术文档处理
SOURCE-BASED CAPABILITIES
模型卡透露的核心特点
多模态图文输入
同时支持文本与图像输入,附带 mmproj 投影文件
MTP 推测解码
内置多 token 预测层,可在 llama.cpp 中启用加速
imatrix 全谱系量化
涵盖 IQ2 到 Q8_0 与 BF16,覆盖 7GB 到 31GB 显存需求
工具链广泛兼容
支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio、koboldcpp 等主流工具
按当前权重估算的硬件准备
- 现有 GGUF 文件中,最低显存估算约 9 GB
- 为上下文缓存、系统进程和并发请求预留额外内存,不要只按模型文件大小配置设备。
量化版本怎么选
- 不想纠结的普通用户选择 Q4_K_M(约 17.77GB),官方推荐平衡点
- 想保留更高质量可选 Q5_K_M、Q6_K_L、Q6_K,文件 20–24GB
- 显存紧张的用户可选 IQ4_XS、IQ3_M、Q2_K 等新方法 I 类量化
- 想完全保留精度的研究场景使用 BF16 全精度文件,需 54GB 以上磁盘空间
GGUF VARIANTS
量化版本与硬件要求
显存与内存数值均按权重文件体积估算,未做设备实测。多模态还需要配套投影文件并额外占用内存;分卷容量按全部分卷合计,下载时需获取完整文件组。
| 量化 | 权重合计 | 估算加载显存 | 建议显存 | 建议内存 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| IQ2_XXS | 8.3 GB | 9 GB | 10.5 GB | 12.5 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ2_XS | 8.5 GB | 9.5 GB | 11 GB | 13 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ2_S | 9.0 GB | 10 GB | 11.5 GB | 14 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ2_M | 9.8 GB | 11 GB | 12.5 GB | 15 GB | 下载文件 ↗ |
| Q2_K | 10 GB | 11 GB | 13 GB | 15.5 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ3_XXS | 11 GB | 12.5 GB | 14.5 GB | 17.5 GB | 下载文件 ↗ |
| Q3_K_S | 12 GB | 13 GB | 15 GB | 18 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ3_XS | 12 GB | 13 GB | 15 GB | 18 GB | 下载文件 ↗ |
| Q2_K_L | 12 GB | 13.5 GB | 15.5 GB | 18.5 GB | 下载文件 ↗ |
| Q3_K_M | 12 GB | 13.5 GB | 15.5 GB | 19 GB | 下载文件 ↗ |
| Q3_K_L | 13 GB | 14.5 GB | 16.5 GB | 20 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ3_M | 14 GB | 15 GB | 17.5 GB | 21 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ4_XS | 14 GB | 16 GB | 18.5 GB | 22 GB | 下载文件 ↗ |
| Q4_0 | 15 GB | 16.5 GB | 19 GB | 23 GB | 下载文件 ↗ |
| Q4_K_S | 15 GB | 16.5 GB | 19 GB | 23 GB | 下载文件 ↗ |
| Q3_K_XL | 15 GB | 16.5 GB | 19 GB | 23 GB | 下载文件 ↗ |
HARDWARE MATCH
哪些显卡或设备更适合运行?
按当前最小量化文件估算,至少需要 9GB 显存;如果希望为运行框架和上下文保留余量,优先参考推荐显存 10.5GB。
阅读 12GB 显存选型指南 →可以怎样运行
- llama.cpp 命令行或 llama-server 内置 Web UI(需 b10419 或更新版本)
- LM Studio、Ollama、koboldcpp 等带图形界面的本地推理前端
- Text Generation Web UI、Jan AI、LoLLMs、Atomic Chat、ramalama 等社区前端
- 调用 MTP 推测解码需在 llama.cpp 命令中添加专用参数
采用前要知道的限制
- 模型卡未提供具体训练数据规模、上下文长度上限与基准跑分成绩
- 2-bit 系列(IQ2_M、Q2_K)质量较低,仅适合确认能跑通的极限测试
- BF16 原版需约 54GB 磁盘与 50GB 以上内存,多数家用设备无法加载
- 量化仓库不提供微调、LoRA 或其他衍生权重