MiaAI-Lab/Qwen3.8-27B-16gb-NVIDIA-GPUs-one-click-install
Qwen3.8-27B on 16-32 GB Nvidia GPUs one-click install for Windows / Linux
О проекте
Набор для установки и запуска Qwen3.8-27B в EXL3-квантах на одной потребительской NVIDIA-карте (16–32 ГБ): сам подбирает квант под VRAM, ставит окружение, скачивает веса и поднимает OpenAI-совместимый endpoint с чат-UI. Для пользователей Windows и Linux, желающих запустить локальную LLM без ручной настройки.
Чем пригодится
- Запустить локальный OpenAI-совместимый endpoint Qwen3.8-27B на одной NVIDIA-карте
- Подобрать подходящий EXL3-квант под объём VRAM и скачать веса одной командой
- Открыть встроенный чат-UI для общения с моделью после установки
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 10 звёзд, к концу дня ожидается около 13.
- Интерес спадает: темп за двое суток — 56% от уровня предыдущих полутора недель.
- Репозиторию 13 дней, а у него уже 473 звезды.
- Hacker News: «Run QWEN3.8 27B on 16gb Nvidia GPUs» — 24 очка, 1 день назад.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 473
- Звёзд за сутки
- 12
- Форков
- 43
- Issues и pull requests
- 11
- Наблюдателей
- 4
- Язык
- Python
- Лицензия
- MIT
- Создан
- 5 сентября 2026
- Последний коммит
- 10 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Обсуждения на Hacker News
- Run QWEN3.8 27B on 16gb Nvidia GPUs24 очка, 17 сентября 2026
Где замечен
- 18 сентября 2026Замечен на Hacker News
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/MiaAI-Lab/Qwen3.8-27B-16gb-NVIDIA-GPUs-one-click-install)Похожие проекты
-
8,6
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
7,1
vinnylarouge/jevlike
Небольшая обучаемая модель, выбирающая один вариант из меняющегося списка текстовых опций за один проход — открытая альтернатива коммерческой Jev от TypeSafe. Для разработчиков, кому нужна быстрая классификация или…
-
6,9
Continuum-AI-Corp/OrcaBonsai-27B-Uncensored
Инструмент для отключения отказов у сжатой LLM Ternary Bonsai 2 27B во время инференса: проекция residual-потока убирает направление отказа без изменения или переквантования весов. Работает на Apple Silicon через MLX.
-
6,4
TianyuCodings/NanoJev
Реплика модели Jev на базе Qwen3-0.6B: выдаёт распределения вероятностей по кандидатам за один forward-проход без декодирования токенов, с пайплайном обучения и демо на играх (лабиринт, Snake).
-
6,3
zhengkid/Dream-RSI
Исследовательский проект о рекурсивном самоулучшении: история прошлых циклов поиска превращается в replay-симулятор, по которому оценивают и улучшают стратегии исследования. Код ещё готовится к публикации, доступны…
-
5,0
ekzhang/openjev-sglang
HTTP-сервер, реализующий API TypeSafe/Jev для структурированной классификации текста на базе Qwen3.6-35B-A3B и SGLang; возвращает вероятности ответов без генерации цепочки рассуждений.