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摘要

Qwen3.8-27B 长上下文受显存、权重量化、KV 量化三重约束。本文基于双 RTX 3090 实测反推 KV 占用系数（q4≈18.4KB/token、q8≈34.8KB/token），建立计算模型，给出 16G-96G 全档位推荐配置及实测边界。

适用范围：仅 Qwen3.8-27B（混合架构，16/64 层传统注意力存 KV）。其他模型（Llama/DeepSeek 等）KV 占用不同，不可直接套用。

一、计算模型

最大上下文 = min(显存理论上限, 模型YaRN上限 1048576) 显存理论上限 = (显存 - 权重 - 系统预留) / KV每token占用

二、全档位对照

三、48G 档实测细节（双 3090）

Q6_K（21.5G）+ KV q4_0，给 KV 24.5G。524K 下 NIAH 三深度 + 远距回忆 + 多跳推理全过；650K+ 崩溃（YaRN rope-scale 2.5 外推位置编码退化）。prefill ~530 tok/s @524K；显存 37G 余 11G。

四、大显存档说明

80G：BF16 占显存 70%，剩 20.4G 给 KV，q4 理论 1135K → 实际 1M。全精度 + 满上限刚好够用。

96G：BF16 + q8 KV，剩 35.4G，理论 1041K → 实际 1M。精度、上下文、余量三者兼得。RTX PRO 6000（96GB GDDR7）国内可买，A100/H100 受出口管制。

五、结论

24G Q4→262K；32G Q6→500K；48G Q6→524K 实测；80G/96G BF16→1M（模型上限）。无档位可超 1M。欢迎评论区交流配置。