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Melhor GPU para QWEN-3.6-CODER-27B localmente

Preços em tempo real e recomendações de hardware atualizados para julho de 2026.

27B
27B
dense

Ajustar comprimento do contexto

Deslize para tamanhos populares ou digite um valor manualmente.

k tokens
8k
16k
32k
64k
128k
256k
Entrada econômicaQ3_K_M quant
11.6 GB
3.5 GB
VRAM total:15.1 GB

Hardware recomendado

Radeon RX 9060 XT 16GB16GB de VRAM
160 tok/sprefill
7 tok/sgeração
BRL 2899.99Ver placa
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16GB de VRAM
256 tok/sprefill
11 tok/sgeração

Weights alone are ~12 GB at Q3. With any useful context you need 16 GB minimum — 12 GB cards require aggressive offloading.

Ponto de equilíbrio idealQ4_K_M quant
15.5 GB
3.5 GB
VRAM total:19 GB

Hardware recomendado

GeForce RTX 508016GB de VRAM
⚠️ VRAM excedida! As camadas do modelo serão movidas para a RAM do sistema, causando uma queda significativa de desempenho.
BRL 12299Ver placa
GeForce RTX 309024GB de VRAM
369 tok/sprefill
12 tok/sgeração

Weights are ~15.5 GB at Q4. A 24 GB card is needed to keep the full context in VRAM without offloading.

Quase sem perdasQ8_0 quant
31 GB
3.5 GB
VRAM total:34.5 GB

Hardware recomendado

RTX A600048GB de VRAM
218 tok/sprefill
6 tok/sgeração
BRL 52882.24Ver placa
RTX PRO 5000 Blackwell48GB de VRAM
588 tok/sprefill
16 tok/sgeração

High-precision inference requires workstation cards with 48+ GB for this 27B dense model.

Otimizando a configuração para QWEN-3.6-CODER-27B

Recomendações de quantização

Para tarefas diárias de programação e raciocínio, o Q4_K_M (quantização de 4 bits) oferece o melhor equilíbrio entre qualidade e eficiência de memória: reduz os requisitos de memória em mais de 70% com uma perda de qualidade mínima em comparação com FP16. Os ajustes Q8 e superiores preservam mais fidelidade ao custo de um uso de VRAM significativamente maior, o que pode forçar o descarregamento de camadas e reduzir o desempenho.

Software local recomendado

Recomendamos usar o Ollama como o executor principal para inferência local devido ao seu particionamento de GPU automatizado e otimizações de cache de contexto. Para ajustes avançados ou partições de quantização, o llama.cpp compilado nativamente com Flash Attention fornece o melhor controle granular.

Como as velocidades de tokens são estimadas

Como calculamos o Índice de Valor da GPU e normalizamos os dados de mercado.

📖

Leitura (Prefill)

A consulta é processada em uma única passagem paralela. Isso é limitado por capacidade de computação: satura os tensor cores da GPU.

leitura tok/s ≈ TFLOPS × readFactor × 400 ÷ activeParams

Decodificação (Geração)

Cada novo token exige carregar todos os pesos ativos do modelo a partir da VRAM. Isso é limitado pela largura de banda de memória: a GPU para aguardando dados em vez de computar.

decodificação tok/s ≈ largura de banda × decodeFactor ÷ (pesos + cachê_kv)

Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Cachê KV por passo = activeParams × multiplicador × contextK.

Fatores de utilização por arquitetura

Architecture
Decode
Read
Blackwell, Xe2
0.45
0.55
Ada Lovelace, RDNA 4, Battlemage
0.38
0.48
Ampere, Turing, RDNA 3, Xe-HPG
0.28
0.38
Volta, RDNA 1/2
0.2
0.25
Núcleos pré-tensor (Pascal, Maxwell, Kepler, GCN, Alchemist)
0.12
0.15

Esquerda: fator de decodificação — Direita: fator de leitura

Fontes de dados

Os TFLOPS e a largura de banda de memória são lidos do banco de dados de GPUs. Se ausentes, a largura de banda recorre a uma lista predefinida.

Limitações

Estas são estimativas analíticas, não resultados de testes reais. Use-as como uma comparação relativa, não como uma garantia absoluta de desempenho.