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6GB显存运行Qwen3.8-Flash-Next

阿里的Qwen4架构125B预览版在编码、代理和计算机使用方面击败了前沿封闭系统。我们在5.95GB上运行了完整的检查点。

admin

Aug 30, 2026 • 7 min read

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如果你一直在等待一个可以标准化的开放权重模型——编码、代理、截图、长上下文，而不是单一领域的专家——Qwen3.8-Flash-Next就是那个出现的模型。

它是将支撑Qwen4的架构预览：一个125B混合专家骨干（每个令牌约6B活动参数），加上51B的n-gram嵌入、原生视觉、默认开启思考，以及262K上下文窗口。这是一个主力模型，而不是一个附带实验。

与Opus 4.6 Max相比，根据Qwen自己报告的数据：

它并不是在每个类别都获胜。HLE仍然属于封闭系统。这不是重点。重点是你实际上会选择的开放检查点——编写代码、操作计算机、阅读截图——现在在这些任务上击败了前沿API，而且你可以下载权重。

但下载它们只是容易的部分。以正常方式加载它们并不容易。

Hugging Face的转储在bfloat16格式下约为360GB。单个MoE层就是几GB。仅n-gram表就约102GB。以Hugging Face的方式加载它，你就是在购买机架，而不是显卡。

所以有趣的问题不是Flash-Next是否好。而是你是否可以在没有数据中心GPU的情况下运行它。

我们做到了。在一块RTX 4090上。使用5.95GB显存。

不是量化的4-bit分支。不是蒸馏的学生。来自Qwen/Qwen3.8-Flash-Next的完整检查点，生成真实的令牌。它回答了"Paris"。

以下是方法。

1、流式传输层。不要复制102GB表。

两年前我写过关于在4GB显卡上使用逐层推理运行70B模型的文章。变压器按顺序运行其层。你永远不需要同时将所有层加载到内存中。从磁盘加载一层，计算，释放它，继续。

上个月这个技巧对Kimi K3不够。一个K3层扩展后约56GB——比显卡还大。我们必须流式传输专家，而不是层。

Flash-Next是不同的形状。48个混合层（门控DeltaNet + Qwen稀疏注意力 + MoE）。整个MoE层是几GB的bf16。这确实适合。逐层流式传输再次是正确的技巧。

不适合的是n-gram嵌入——一个51B的查找表注入到一个解码器层中，在bf16格式下约102GB。Hugging Face在加载时将其连接。将其放入GPU你就输了。将其放入64GB机器的普通RAM中你也输了。

AirLLM将该表从其父层中剥离出来，并在主机上进行文件映射。建模代码已经将行收集到表所在的任何设备上。我们从不将102GB复制到显存中，我们也从不将102GB实现为匿名RAM。64GB的机器就足够了。

计算：

完整检查点在bf16格式下：约360GB
实际上必须驻留在GPU上的内容：视觉塔 + 当前解码器层 + 激活
102GB表：在磁盘上，映射，在CPU上收集
我们测量的端到端峰值：5.95GB

这是一块24GB显卡，板子大部分仍然空着。这也是一块8GB笔记本显卡，还有呼吸空间。

2、你不需要知道这些

Flash-Next是一个原生视觉语言模型：model.visual下的一个塔，model.language_model下的48层混合解码器，以及嵌套在一个层中的n-gram表。Hugging Face将其注册为Qwen4ExpForConditionalGeneration。架构在树中。没有远程代码需要固定。

AirLLM检测该类，在元设备上构建空模型，流式传输解码器，保持视觉塔驻留，并mmap n-gram表。文本-only的generate()是我们测量的路径；你传递的第一个pixel_values会碰到元张量并死亡。

你不需要关心任何这些来运行它。AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen3.8-Flash-Next")就是整个接口。

3、重要的数字

在单块 RTX 4090 (24GB)上端到端测量——显卡很大；占用空间不大。完整的bf16检查点，贪婪解码，真实令牌：

它的优势在于你会实际交给主力模型的那类工作：编码代理、计算机使用、文档和截图——这个模型确实能看到——以及决定Flash-Next是否值得以后使用全尺寸GPU。你现在可以在6GB中进行Qwen4预览栈的微调实验。

更广泛的意义是： 5.95GB是消费级显卡。你会标准化的开放模型不需要H100。它需要一个SSD和一台64GB的机器。

4、自己运行

pip install -U "airllm>=3.3.0"
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
from airllm import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen3.8-Flash-Next", delete_original=True)
input_text = ['What is the capital of France? Answer in one word.']
input_tokens = model.tokenizer(
    input_text,
    return_tensors="pt",
    return_attention_mask=False,
    truncation=True,
    max_length=128,
    padding=False)
generation_output = model.generate(
    input_tokens['input_ids'].cuda(),
    max_new_tokens=8,
    use_cache=True,
    return_dict_in_generate=True)
print(model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0]))

这就是全部。AirLLM检测架构，在首次运行时拆分检查点，流式传输每个解码器层，mmap n-gram表，并保持视觉塔驻留，而无需被要求。

**Flash-Next特定的一个要求：**一个内置qwen4_exp的transformers构建。那是今天的GitHub main。AirLLM本身的pip版本保持保守；如上所述从git覆盖transformers。

你第一次运行时会需要数百GB的空闲空间（原始检查点加上每层拆分）。delete_original=True在拆分后回收原始文件。

5、这意味着什么

两年来，本地LLM的故事一直有两半从未真正相遇。开放模型变得更好。运行好的模型的硬件仍然是云账单。

Kimi K3让巨型MoE的那一半故事变得有趣。Qwen3.8–27B让密集的"我实际上会使用这个"那一半变得有趣。

Flash-Next是默认选择。一个125B MoE，带有51B内存表、视觉、长上下文，以及你在编码和计算机使用方面会选择超过封闭API的分数。全精度。5.95GB。

持有权重的人制定规则。离线运行。指向截图。微调。检查Qwen4预览层而不是阅读关于它们的论文。

这曾经意味着一个机架。今天它意味着一块8GB显卡、64GB内存和一个磁盘。

AirLLM是开源的，MIT许可证：https://github.com/lyogavin/airllm

pip install -U airllm获取3.3.0。如果有用，星标可以帮助更多人找到它。如果我们没有涵盖的模型，请提出问题——这正是这个模型构建的方式。

原文链接: You Can Run The New Default Open Weights Model — Qwen3.8-Flash-Next 125B— All in 6GB of VRAM

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