运行标准4位量化版本的Qwen3.8-27B，需要合计15GB至17GB的可用VRAM和系统内存，因此当一位敢于尝试的用户试图在仅有12GB内存的Windows笔记本上运行同一AI模型时，第一反应必然是：这不可能。然而，借助开源软件，这位用户成功将四台设备的内存池化，合并了系统总内存，从而让Qwen3.8-27B顺利启动。
显而易见的代价是慢得惊人的令牌速度——每秒2个令牌，这使得Qwen3.8-27B的2位量化版本成为一个更明智的选择。
未经量化的Qwen3.8-27B需要合计55GB至60GB的VRAM和系统内存，这意味着大多数系统根本无缘运行。然而，Reddit用户“Medicine_Blogscanner”在最新实验中坚持不懈，成功将Qwen3.8-27B的4位量化版本加载到本地网络中的四台设备上。
借助名为RAMDeck的开源软件，一台搭载RTX 3060的迷你主机、一台Mac mini和一部安卓手机也被纳入其中。那台拥有12GB内存的Windows笔记本作为主节点，为AI模型分配了3.4GB内存；紧随其后的是迷你主机，为同一任务分配了20GB的VRAM和系统内存。而Mac mini和安卓手机则分别为Qwen3.8-27B贡献了3.7GB和1GB。
Medicine_Blogscanner没有花费巨额资金，而是利用手头闲置已久的现有硬件，让它们以另一种方式发挥余热。不过，那些预算有限、无法拥有最新最强PC硬件来运行这些AI模型的人，不得不体验多设备池化运行Qwen3.8-27B的可怕弊端，其中最令人沮丧的便是糟糕的性能和高延迟。
令牌速度仅为每秒1.92个令牌、延迟达25毫秒，一些Reddit用户认为尝试同样的实验简直愚蠢至极，因为这种糟糕的性能会让任何人直接放弃。更好的替代方案是运行Qwen3.8-27B的2位量化版本或更小的13B模型。无论如何，只要愿意接受妥协，一点点意志力加上RAMDeck，就能让你老旧的硬件重新找到用武之地。
