Workbuddy一键部署本地Qwen3.8 27B模型强强联合 单卡17GB显存可跑，这样部署，既能用Skill，又能用Qwen 3.8
千呼万唤试出来，Qwen3.8 27B在8月14日凌晨发布，Qwen3.8 27B把旗舰模型的能力塞进了你的电脑里，在量化后的模型Q4量化可以在一张4090的显卡上跑起来，大约需要17GB显存，我本地部署后，结合workbuddy的强大本地模型能力支持，实现了大模型自由。Qwen3.8 27B是一个原生多模态，原生支持图像和视频理解，涵盖 STEM 图表、文档乃至长达数小时的视频，编程能力直接UP提升，在代码编写、专业工作、科研和长周期智能体任务方面实现全面改进，大大超越了同期的Qwen3.6 27B模型。
较Qwen3.6-27B，新模型在编程和办公场景的性能大幅提升，表现甚至超越了Qwen3.7-Plus；同时，模型还新增了 reasoning_effort 功能，根据任务难度控制思考深度，更省资源。Qwen3.8-27B也拥有Qwen3.8系列模型的共性，可以端到端完成复杂任务，直接交付经得起检验的可靠成果。
ollama下载地址：链接：https://pan.quark.cn/s/9af9aaf07274
如果你是5090 32G显存 可以参考这个方案，更快https://github.com/MiaAI-Lab/Qwen3.8-27B-NVFP4-RTX-5090
上下文支持26万token，yarn技术后可以拉到100万！！！！模型自带思考模式，支持推理模型三档，线性注意力，剩显存，跑长文本快，能干大部分本地工作，接下来看怎么用！！！
先看下自己的显卡是否满足要求
1：下载本地的ollama
安装完成只需要全程下一步即可，安装完成后打开
然后选中后输入一个：测试qwen3.8，就可以实现自动下载，下载大概需要10几分钟，耐心等候
本地下载完成后进行自动测试，通过后，就可以修改配置了，点击setting
这里选择打开
来到workbuddy
下载链接：https://www.workbuddy.cn/events/invite?inviteCode=phbximw18dth
这里选择自定义模型
选择配置ollama
输入模型名称
千万注意这里高级设置一个都不要打开
开始测试 一点要点击新任务
选择工作空间
如果你不想要使用workbuddy，也可以单独下载https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases
来本地使用
实际测试下来，GLM5.2给我写了个bug，但是一样的提示词，让他给我改UI，就是改不好，结果让Qwen 3.8 27B 给我改好了
关于SGlang 本地部署更快的方案，我本地不能部署，因为作者指出是SGlang需要linux环境，我没有为他部署虚拟机，大家可以试试