Søgning
5 research-rapport(er) for »qwen3.8-27b«
Qwen 3.6 27b undersøg hvorfor den er så god til lokal kogning og hold den op med nogle af de nye Feks Gemma 4 og Laguna 2.1
… The Measured Numbers](https://kie.ai/blog/qwen-3-6-27b-deep-dive-benchmarks-quantization) 8. [Qwen3.6-27B: 27B Model Beats 397B on …
Qwen 3.8 27b
## Kort resumé Qwen3.8-27B er en kommende open-weight model fra Alibaba, der blev annonceret i juli-august 2026, men selve vægtene var …
Qwen 3.8 27b
## Hvad der skete Ifølge [1] (Reddit, r/LocalLLaMA) efterlyser en bruger Qwen3.8 i størrelserne 27B, 35B, 122B og 397B. Brugeren skriver, at ”the …
Qwen 3.6 27b undersøg hvorfor den er så god til lokal kogning og hold den op med nogle af de nye Feks Gemma 4 og Laguna 2.1
… 16,8 GB VRAM – hvilket passer i et RTX 4080 16GB-kort. Ifølge [10] (Hugging Face, udgivet 22. april 2026) er Qwen3.6-27B …
elbiler i danmark med 270+ hk, ikke over 550K DKK, og ikke nogen Tesla eller SUV. Lav oversigt med links
… comments/1uyz9n2/bonsai_27b_runs_locally_on_an_iphone_a_27b_model/) (brief-arkiv) 30. [Gemma4-31b slår Qwen3.6-27b som kodningsagent i …
50 briefing-resultat(er) for »qwen3.8-27b«
Opfølgning: Unsloth Dynamic v3.1 GGUFs til Qwen3.8-27B forbedrer nøjagtighed med 5-10%
Nye kvantiseringsalgoritmer giver bedre resultater på agentiske benchmarks. [briefingen 5. november](/archive/2026-11-05)
Terminal-RSI-27B: Selvforbedrende terminalagent frigivet
Terminal-RSI-27B, baseret på Qwen3.8-27B, bruger Recursive Self-Rewrite og Policy-Refine til at udføre multi-step opgaver som kodeditering og …
Tencent: Ny spekulativ dekodingsmetode giver 3x hurtigere inferens
Tencent har udviklet DSpine, en ny spekulativ dekodingsmetode, der angiveligt giver 3x hurtigere dekodning for 27B-modeller som Qwen3.8-27B.
Intel Arc Pro B70: Halv hastighed for en femtedel af prisen på RTX 5090
En bruger tester Intel Arc Pro B70 (32GB, $1.299) mod RTX 5090 på Qwen3.8-27B: 52 vs 98 tok/s generation, 960 …
Opfølgning: 8-bit KV-cache er sikkert, 4-bit skader kvaliteten
Ny måling viser, at 8-bit KV-cache stort set er tabsfrit, mens 4-bit giver markant forringelse, især ved lange kontekster.
64 GB er ikke længere dødzone for lokale LLM'er – agenter ændrer reglerne
En bruger rapporterer, at Qwen3.8 27B kører agentiske kodningssessioner med 164k kontekst på en M4 Max med 64 GB takket være prompt-cache …
Qwen 3.8 27B får ros for sin samtalestil – bedre end Claude og ChatGPT
Brugere fremhæver, at Qwens 27B-model er behagelig at diskutere med, i modsætning til Claudes "CEO-attitude" og ChatGPTs smiger.
Opfølgning: Qwen3.8 27B kører med 110K kontekst på 16 GB VRAM
En bruger viser, hvordan man kører Qwen3.8 27B med 110K kontekst på en 5070 TI ved at lade iGPU overtage skærmen. 55 tok …
EXL3-quants sætter ny rekord for Qwen3.8-27B
yeasah's EXL3-kvantisering opnår den laveste KLD på 0,0002 med kun 18,8 GiB VRAM til vægtene. Det slår både Unsloth og …
Nanbeige4.3-33B slår Qwen3.8-27B på benchmarks
Den åbne agentiske kodemodel er stærkere end Qwen3.8-27B og lægger fundamentet for distilering af mindre 3B-modeller.
Opfølgning: Lover GSQ-RCO BF16-kvalitet i IQ3_S?
DASLabs kvantiserede Qwen3.8-27B hævdes at matche BF16 i en IQ3_S-fil. Spørgsmålet er, om den holder mod Unsloths UD-Q4. [Se …
Opfølgning: Qwen3.8-27B kører på M6 Mac Mini med 192K kontekst
ANEMLL Forge 0.2.1 muliggør kørsel af Qwen3.8-27B på M6 Mac Mini (32 GB) med op til 192K kontekst og INT8 …
Ni modeller, fem kodningsopgaver, ét 16 GB-kort
DeepSeek V4.1-Flash og Qwen3.8-27B med MTP klarede alle fem opgaver, mens større MoE-modeller dumpede c4-c5.
Opfølgning: Lokal 27B-model kører på 16 GB GPU med 42 tok/s
En Reddit-bruger får Qwen 3.8 27B til at køre på 16 GB Radeon med 262K kontekst via en llama.cpp-fork. [Tidligere …
Opfølgning: MXFP4-kvant bedst i matematik, værst i kode
Test af Qwen 3.8 27B-kvante overrasker: MXFP4 vinder i gsm8k, men taber i humaneval, og Q6_K var langsommest. Kvantvalg er en …
Opfølgning: FP8-udgave af Qwen 3.8 næppe praktisk på RTX 5090
Brugeren kører NVFP4 flot med høj kontekst på RTX 5090, men 30,9 GB FP8-repoen efterlader for lidt kontekst til praktisk brug. Se …
Opfølgning: Qwen3.8-27B med MTP på 16 GB – 55-68 tok/s
Ny UD-IQ4_XS kvantisering af Qwen3.8-27B passer på RTX 4080 med MTP og leverer markant bedre kvalitet end 3-bit. [Se …
Opfølgning: Qwen3.8 27B med 200K kontekst på 12 GB Ampere-kort
Ny KVaRN-variant reducerer KLD med 40% og muliggør op til 230K kontekst på 12 GB GPU'er. [Se tidligere briefingen](/archive/2026-10 …
Opfølgning: Qwen3.8-27B når 159 tok/s på R9700 med spekulativ dekodning
LemonSeed Studio kører modellen på en iPad Pro via Thunderbolt-grafik og opnår 159,4 tok/s med DFlash2. Strix Halo klarer 64,4 …
Opfølgning: JEV matcher LLM'er i samfundsfaglige opgaver – uden prisgevinst
En ny undersøgelse finder, at beslutningsmodellen JEV matcher GPT-6 Luna og Qwen3.8-27B på syv politologiske replikationer – men uden prisgevinst i batch …
Opfølgning: Qwen Flash Next skuffer i agentisk arbejde – 27B er tilbage
En bruger vender tilbage til Qwen3.8-27B: Flash Next hallucinerer mere, følger instruktioner dårligere og bruger markant færre tokens i lange agentiske sessioner …
Opfølgning: Ninfer 4080 – 2720 tok/s prefill på 16 GB GPU
En ny specialiseret inferenceløsning kører ISTA-DASLab-Qwen-3.8-27B-GSQ med 100k kontekst på et enkelt RTX 4080-kort. [Se briefingen 3 …
Opfølgning: MegaCapybara – dobbelt så hurtig som Ninfer på RTX5090
En ny inferensmotor, MegaCapybara, hævdes at være dobbelt så hurtig som Ninfer til Qwen3.8 27B på RTX5090 med op til 650 tok/s …
Swift 1.5 Qwen3.8 27B slår cloud-modeller ved lav tanketid
UkisAI's nye fine-tuning er markant bedre til korte svar end Unsloth og endda Gemini Flash i en test. På en gammel 3090 …
Qwen 3.8 Flash Next kører 131K kontekst på M4 Pro med 48 GB
Med GSQ-RCO quant og rette llama.cpp-flag kører Flash-Next hurtigere og klogere end 27B-modellen på en Mac. Opfølgning på [briefingen …
Opfølgning: UkisAI overvejer Swift-version af Bonsai 2
BottleCap AI's ThinkingCap-Qwen3.8-27B skærer 37 % af reasoning-tokens væk for en minimal præcisionstab på 0,86 procentpoint og klarer sig …
Opfølgning: Ville du købe en dedikeret Qwen3.8-chip til 7.000 TPS for 1.000 $?
En bruger rapporterer om at køre Qwen3.8-27B på CachyOS med 2× RTX 5090 via vLLM. En praktisk reference til dem, der overvejer …
Opfølgning: Qwen 3.8 27B kører på to RTX-kort – 50 tok/s med MTP
En opsætning med RTX 5060 Ti og RTX 3060 opnår 50 tok/s på Qwen 3.8 27B via exllamav3 og MTP (se [briefingen …
Opfølgning: Ville du købe en dedikeret Qwen3.8-chip til 7.000 TPS for 1.000 $?
En bruger spørger, om et specialchip til én model kunne være interessant for forbrugere – trods manglende fleksibilitet (se [briefingen 12. september](/archive/2026-09 …
Opfølgning: UkisAI overvejer Swift-version af Bonsai 2
Efter PrismML's udgivelse af Ternary Bonsai 2 (27B, 5,9 GB, 98 % af Qwen3.8's ydelse) spørger UkisAI community, om de skal …
Opfølgning: K2-Horizon-7B benchmarket på 16 GB VRAM – halter efter Qwen
IFM/K2-Horizon-7B gennemfører kun 11 af 15 opgaver på en AMD RX7600XT og scorer lavere end Qwen3.8-27B. Modellen snød desuden …
Opfølgning: Qwen3.8 27b bygger spil på 5 timer – open source på RTX 3090
En bruger tester Qwen3.8 27b's maksimale ydeevne ved at lade modellen bygge et helt spil på fem timer. Projektet bliver open source …
Agnes-3.0-Flash: Benchmark-hit med uklar historie
33B-modellen hævdes at slå Qwen3.8 27B på AA-indekset, men HF-udgaven er "Preview" og ikke samme model som evalueret.
Opfølgning: Brugere søger pi.dev-plugin til konteksthåndtering
En Qwen3.8 27B-bruger på RTX 5080 kæmper med komprimering, der fejler og afslutter modellen tidligt. Se [briefingen 30. august](/archive/2026-08 …
Task-aware kvantisering: 99 % af BF16-ræsonnering til 15 % af størrelsen
En bruger har bygget TAK, en task-specifik kvantiseringspipeline, der med Qwen3.8-27B scorer 82,81 % i ræsonnering mod BF16's 83,59 …
Udvikler: Modellerne er fine, værktøjerne er problemet
… Han mener, at modeller som Qwen3.8-27B er gode nok, men værktøjerne halter.
Bruger beder om benchmark: Qwen3.8-27B Q8 vs Flash Q4
En bruger vil have svar på, om Qwen3.8-Next-Flash er det ekstra kvantiseringsformat værd. Indtil videre ingen definitive tal.
Qwen 3.8 27B "afhackede" en brugeres PC
En r/LocalLLaMA-bruger fik en RAT installeret via et ondsindet site og brugte Qwen 3.8 27B til at rense maskinen. Lokale modeller …
Opfølgning: 21 kvantvarianter af Qwen3.8 27B benchmarket på 16 GB VRAM
Bartowski IQ4_XS var bedst samlet, huihui-ai abliterated bedst uncensored; KLD-målingerne viser stor kvalitetsspredning mellem kvants. Valg af kvant betyder mere end …
Opfølgning: Ollama ROCm matcher næsten llama.cpp Vulkan på RX 7900 XTX
Qwen3.8 27B Q4_K_M gav 34,4 tok/s i Ollama mod 35,8 i llama.cpp; Ollama var bedst til prompt …
Opfølgning: Hvordan fordeler man GGUF-model og kontekst over to GPU'er?
Bruger spørger, om konteksten skal ligge på det andet 16 GB-kort, eller om højere kvants med tensor-parallelisme er bedre; modelkort angiver sjældent …
Opfølgning: 280 tok/s på Qwen3.8 27B med to R9700’ere og 940K KV-cache
Udvikler opnår rekordhastighed med MXFP4-kerner og DFlash2, hvilket presser hardwaren til det yderste. [Se tidligere briefingen](/archive/2026-08-24).
Opfølgning: Kaitchup benchmarker Qwen3.8 27B-kvanter fra Q4 til Q1
Resultater viser, at UD Q3_K_XL med 12,8GB giver 100% nøjagtighed og er ideel til 16GB-kort. [Se tidligere briefingen](/archive/2026 …
Opfølgning: Flash Next vs. 27B – hurtigere, men med ny fejltype
Flash Next er hurtigere og fejlfri på JSON og injection, men 27B vinder på symbolsk ræsonnement. Flash Next har en ny fejl: den lover …
Opfølgning: Dual-GPU tuner til llama.cpp optimerer tensor-split
… Testet med Qwen3.8-27B på ROCm og Vulkan. [briefingen 17. august](/archive/2026-08-17)
Opfølgning: Qwen 3.8 27B overgår GPT-5.6 på tysk oversættelse
Brugere rapporterer at Qwen 3.8 27B leverer idiomatisk, nuanceret tysk langt bedre end frontier-modeller. Særligt tegnsætning og ordvalg roses. [briefingen 20. august …
Qwen3.8-27B-UD-IQ3XXS: End-to-end pipeline fra prompt til video
En bruger demonstrerer en fuld workflow: byg app, prompt flow, test til billede, billede til video og sammensyning – alt styret af Qwen 3.8.
Opfølgning: Qwen 3.8 27B kører 1M kontekst på to RTX 5090'er via NInfer fork
En bruger forked NInfer og tilføjede tensor-parallel og YaRN ×4 rope scaling, så Qwen3.8-27B NVFP4 kører 1.048.576 tokens kontekst …
Opfølgning: Er Qwen3.8 Flash Next værd at køre på 4x3090?
Bruger frustreret over 27B-modellens ubeslutsomhed overvejer Flash Next på 4x3090 med n-gram på SSD. Spørger om arkitekturen er klar nok til local …
Opfølgning: State-of-the-art GGUFs til Qwen3.8-27B – 2,5-3,0 bpw
Nye GSQ-RCO-kvanter slår alle eksisterende kvanters nøjagtighed ved samme filstørrelse. 2,75 bpw (9,3 GB) matcher endda BF16 i gennemsnit på …