empero-ai/Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF
Modelo de visão e linguagem · 27 B de parâmetros — 32.5 mil downloads e 195 curtidas no Hugging Face.
Hugging Face · Modelos
·empero-ai
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O modelo empero-ai/Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de visão e linguagem.
Ficha técnica
- Tarefa: visão e linguagem
- Parâmetros: 27 B
- Biblioteca:
gguf - Formatos: GGUF
- Licença: Apache 2.0
- Downloads: 32.5 mil · Curtidas: 195
Hardware recomendado
Estimativa de VRAM só para carregar os pesos (com ~20% de folga para ativações). Contextos longos consomem memória adicional para o cache de atenção (KV cache).
- Precisão original (16-bit): ~65 GB de VRAM — 1 GPU de data center (80 GB, ex. A100/H100)
- Quantizado 8-bit: ~32 GB de VRAM — 1 GPU profissional (48 GB, ex. A6000) ou 2× 24 GB
- Quantizado 4-bit: ~16 GB de VRAM — 1 GPU high-end (24 GB, ex. RTX 3090/4090)
Como rodar localmente
Os pesos estão em GGUF, prontos para rodar na CPU ou GPU com Ollama, llama.cpp ou LM Studio — sem Python.
# Ollama
ollama run hf.co/empero-ai/Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF
# ou llama.cpp
llama-cli -hf empero-ai/Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF -p "Explique o que é entropia."Tags
gguf llama.cpp quantized qwen3.8 qwen3.5 ridge gated-deltanet imatrix