Comparatif VRAM Qwen 3.6 vs Qwen3.8 27B
Pour un déploiement GGUF/Ollama, cette page compare Qwen3.8 27B (Qwen 3.8 27B) et Qwen 3.6 27B avec la même formule et les mêmes contextes.
VRAM totale par quantification et contexte
| Quantification | Contexte | Qwen 3.6 27B total | Qwen 3.8 27B total | Écart (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 et 3.8 27B ont-ils des besoins VRAM très différents ?
Dans cette baseline, ils restent proches car ce sont deux checkpoints de classe 27B. Les écarts pratiques viennent surtout du runtime, du contexte cible et de la quantification.
Quel modèle tester d'abord avec Ollama ?
Partez du niveau de qualité attendu, puis validez le fit à votre contexte cible. Si les deux passent, benchmarkez avec vos prompts réels.