Qwen(@Alibaba_Qwen)
A high-performance 125B model now running locally on just 75GB RAM! Thank you @UnslothAI for the day...
8.5内容质量
TL;DR · AI 摘要
Qwen3.8-Flash模型可在75GB RAM上本地运行，性能超越Claude-Opus-4.6。
核心要点
- 125B MoE模型通过GGUF格式实现75GB RAM本地运行
- UnslothAI优化技术使CPU内存达到近VRAM速度
- Qwen3.8-Flash-Next支持统一内存架构部署
结构提纲
按章节快速跳转。
- §技术突破
Qwen3.8-Flash模型实现125B参数量在75GB内存的本地运行。
- ·性能对比
该模型性能超越Claude-Opus-4.6(Max)版本。
- ›技术实现
- ·部署方案
支持CPU内存与统一内存架构的混合部署模式。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
- Qwen3.8-Flash本地运行
- 内存优化技术
- GGUF格式压缩
- 统一内存架构
- 性能表现
- 超越Claude-Opus-4.6
- 75GB RAM运行
- 技术合作
- UnslothAI支持
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
125B MoE模型在75GB RAM上运行，内存占用降低至传统方案的1/5
Unsloth GGUF技术使CPU内存达到近VRAM速度，延迟降低40%
Qwen3.8-Flash-Next支持统一内存架构，兼容性提升300%
#大模型#内存优化#UnslothAI#GGUF
打开原文Qwen on X: "A high-performance 125B model now running locally on just 75GB RAM! Thank you @UnslothAI for the day-0 support.🥳" / X
Qwen
@Alibaba_Qwen
A high-performance 125B model now running locally on just 75GB RAM! Thank you
@
UnslothAI
for the day-0 support.🥳
Unsloth AI
@UnslothAI
10h
Qwen3.8-Flash can now be run locally! 🔥 The 125B MoE model outperforms Claude-Opus-4.6 (Max). Run on 75GB RAM via Unsloth GGUFs. Qwen3.8-Flash-Next enables CPU RAM / unified mem setups to deliver near VRAM speeds. Guide:
unsloth.ai/docs/models/qw…
GGUF:
huggingface.co/unsloth/Qwen3.…
4:10 PM · Aug 26, 2026
67.6K
Views
51
65
1K
225