01Ce qu'il sait faire
- Licence Apache 2.0 sans clause restrictive
- Vision native : images, documents et vidéos
- 262k de contexte natif
- Net progrès sur le code agentique vs Qwen 3.6-27B
- Tag Ollama officiel + builds MLX pour Apple Silicon
- —18 Go de poids en Q4_K_M : 24 Go de VRAM pour rester 100 % GPU
- —Débit local modéré (~9-22 tok/s) et mode thinking coûteux en tokens
- —Benchmarks constructeur, non reproduits indépendamment
- —Le contexte 1M exige vLLM/SGLang, inaccessible via Ollama
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Quel GPU pour faire tourner Qwen 3.8 27B ?
Pour exécuter Qwen 3.8 27B en local en quantification Q4, il faut environ 16 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 Ti (16 Go de VRAM).
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.