01O que ele sabe fazer
- Modelo denso de 28B, versátil e multilíngue
- Contexto nativo de 262k
- Respostas sem mecanismos de proteção (uso não censurado)
- Licença Apache 2.0 permissiva
- —~16 GB de VRAM em Q4: GPU de 16–24 GB recomendada
- —Abliteration = possível perda de alinhamento e segurança
- —Sem tag Ollama — instalação via Hugging Face
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.
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.
Qual hardware usar para Qwen 3.8 27B Obliterated?
Para executar Qwen 3.8 27B Obliterated localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 16 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.
Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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Em deslocamento: Qwen 3.8 27B Obliterated também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →
A IA que realmente responde: um modelo local não censurado, sem recusas abusivas sobre saúde, história, segurança ou escrita — marco legal incluído.
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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.