Qwen3.8Max开源，如何更好本地化？
Qwen3.8-Max
Qwen3.8 Max开源了，2.4万亿参数，100万上下文，看着挺香，我手痒就试着本地部署了一下。踩了一堆坑，给大家分享点经验，别跟我一样走弯路。第一个坑，显存。别以为2.4万亿参数很吓人，它是MoE架构，每次只激活950亿。但就算这样，全精度部署也得大几十G显存。我用的是4090，24G显存，跑不动全精度，最后用了4bit量化，勉强能跑，但速度嘛，一个字一个字往外蹦，急死人。所以想本地部署的，先看看自己的显卡。没有A100、H100这种级别的，就别折腾全精度了，老实用量化版，或者直接用API。第二个坑，推理框架。vLLM、SGLang、TensorRT-LLM，各有各的好处。vLLM上手快，兼容性好，但速度不是最快的。SGLang性能好，但配置麻烦点。TensorRT-LLM速度最快，但只支持NVIDIA，而且部署复杂。我的建议是，个人玩用vLLM就行，够了。企业部署再考虑SGLang或TensorRT。第三个坑，模型下载。HuggingFace在国内访问不稳定，下模型能下到你怀疑人生。建议用ModelScope或者阿里云的镜像，速度快很多。最后说句实在话，2.4万亿参数的模型，本地部署真的性价比不高。电费、显卡损耗、时间成本，算下来比用API贵多了。除非你有特殊需求，比如数据不能出网，否则直接调用API才是最香的。你们本地部署过最大的模型是多大？跑起来啥速度？评论区交流下。
发布于 安徽
1
评论
赞
未登录
友善发言
评论
加载中
