Família Qwen · 28B de parâmetros

Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic

Fine-tuning agêntico “abliterated” do Qwen 3.8 27B: modelo denso de 28B sem censura, contexto de 262k, ~16 GB de VRAM em Q4. Raciocínio + código (Aider/OpenCode), sem mecanismos de proteção.

🇨🇳 medismera·Licença Apache 2.0·Contexto 256k tokens·Data de lançamento 2026-09-07·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Denso de 28B, polivalente e multilíngue
  • Contexto nativo de 262k
  • Orientado a agentes e código (Aider / OpenCode)
  • Respostas sem mecanismos de proteção
  • Licença Apache 2.0 permissiva
Limitações que você deve conhecer
  • —~16 GB VRAM em Q4: GPU de 16 a 24 GB recomendado
  • —Abliteration = perda possível de alinhamento e segurança
  • —Sem tag Ollama — instalação via Hugging Face
Arquitetura
Transformer denso · 28B de parâmetros · 262k de contexto (testado em produção com 128k) · variante “abliterated” voltada a agentes do Qwen 3.8 27B
Treinamento
Fine-tune comunitário (medismera) de Qwen 3.8 27B: abliteration (remoção de recusas) voltada ao uso agêntico «Mythos-Class». Base oficial Qwen; detalhes de treinamento não divulgados.
Ideal para
Agentes autônomosCódigo / raciocínioChat sem filtro

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace : medismera/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
16 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
20 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
30 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
56 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 36 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic?

Para executar Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 16 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5070 Ti 16 GB
AmazonVer o preço →

Links afiliados — comissão possível sem custo adicional para você, recomendação independente. Como Parceiro Amazon, QualLLM obtém lucro com compras que atendem às condições exigidas.

Em deslocamento: Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~14t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900