01功能特性
优点
- 28B 稠密模型，通用且支持多语言
- 262k 原生上下文
- 面向智能体与代码（Aider / OpenCode）
- 无安全防护限制的回答
- 宽松的 Apache 2.0 许可
需了解的局限性
- —Q4 量化下约需 16 GB 显存：推荐使用配备 16–24 GB 显存的 GPU
- —Abliteration = 可能损害对齐和安全性
- —无 Ollama 标签 — 通过 Hugging Face 安装
架构
稠密 Transformer · 280 亿参数 · 26.2 万上下文长度（已在生产环境中以 12.8 万上下文长度测试）· Qwen 3.8 27B 的“abliterated”智能体变体
训练
medismera 对 Qwen 3.8 27B 进行的社区微调：采用 abliteration（移除拒绝机制），面向“智能体”类的「Mythos-Class」用途。基于官方 Qwen 模型；训练细节未公开。
最适合的场景
自主智能体代码/推理无过滤聊天
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# HuggingFace : medismera/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
16 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
20 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
30 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
56 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 36 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic，大约需要16 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395)
Amazon查看价格 →为什么选择它？我们的完整资料： GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) →
联盟链接 — 您无需承担额外费用，我们可能获得佣金，推荐独立作出。作为 Amazon 合作伙伴，哪个LLM 会从符合条件的购买中获利。
移动场景： Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (16 GB 显存）→
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。