Comparativa de VRAM Qwen 3.6 vs Qwen3.8 27B
Si evalúas Qwen3.8 27B (Qwen 3.8 27B) frente a Qwen 3.6 27B para despliegue GGUF/Ollama, aquí tienes la memoria total bajo la misma fórmula y los mismos contextos.
VRAM total por cuantización y contexto
| Cuantización | Contexto | Qwen 3.6 27B total | Qwen 3.8 27B total | Delta (3.8 - 3.6) |
|---|---|---|---|---|
| Q5_K_M | 16,384 | 22.55 GiB | 22.55 GiB | +0 GiB |
| Q5_K_M | 32,768 | 26.67 GiB | 26.67 GiB | +0 GiB |
| Q5_K_M | 65,536 | 34.91 GiB | 34.91 GiB | +0 GiB |
| Q4_K_M | 16,384 | 19.88 GiB | 19.88 GiB | +0 GiB |
| Q4_K_M | 32,768 | 24 GiB | 24 GiB | +0 GiB |
| Q4_K_M | 65,536 | 32.24 GiB | 32.24 GiB | +0 GiB |
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FAQ
¿Qwen 3.6 y 3.8 27B requieren VRAM muy distinta?
En esta baseline son cercanos porque ambos son de clase 27B. Las diferencias reales dependen más del runtime, contexto objetivo y cuantización.
¿Qué modelo probar primero en Ollama?
Empieza por el modelo que cumpla tu calidad objetivo y verifica fit en tu contexto. Si ambos encajan, decide con benchmarks de prompts reales.