01Ce qu'il sait faire
- Dense 28B polyvalent, multilingue
- 262k contexte natif
- Réponses sans garde-fous (usage non censuré)
- Licence Apache 2.0 permissive
- —~16 Go VRAM en Q4 : GPU 16-24 Go recommandé
- —Abliteration = perte possible d'alignement et de sûreté
- —Pas de tag Ollama — install via Hugging Face
04Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
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 Obliterated ?
Pour exécuter Qwen 3.8 27B Obliterated en local en quantification Q4, il faut environ 16 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 Ti 16 Go (16 Go de VRAM).
Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous, reco indépendante. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
En mobilité : Qwen 3.8 27B Obliterated tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
L'IA qui répond vraiment : un modèle non censuré en local, sans refus abusifs sur la santé, l'histoire, la sécurité ou l'écriture — cadre légal inclus.
- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Remboursé 30 j
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.