AMD在Ryzen AI和Radeon GPU上启用Qwen3.8 27B AI模型

AMD宣布对新发布的Qwen3.8 27B AI模型提供Day 0支持，开发者可在AMD Ryzen™ AI Max+处理器和AMD Radeon™ AI PRO R9700 GPU上本地运行这款尖端的270亿参数模型。这标志着在无需依赖云基础设施的情况下，推动高性能本地AI应用迈出重要一步。

Qwen3.8 27B是阿里云Qwen系列的一部分，于2026年8月14日首次亮相，现在已在Hugging Face等平台上提供。它基于Qwen3架构进行了扩展，增强了长上下文处理能力，并引入了混合Gated DeltaNet和Gated Attention层。该模型对资源需求较高——大约需要24GB的显存，这凸显了强大本地硬件对部署的重要性。

在AMD系统上，开发者可以通过如llama.cpp这样的开源框架运行Qwen3.8模型，实现可观的token吞吐量。初步测试显示，Ryzen AI Max+ 395处理器上每秒可处理24.5个token，而Radeon AI PRO R9700 GPU上每秒可处理51.8个token，这得益于Vulkan后端优化。随着AMD不断改进其软件堆栈，这些性能数据有望进一步提升。

通过LM Studio简化本地AI

AMD的LM Studio为在支持的硬件上运行Qwen3.8 27B提供了简化的界面。用户可以通过图形界面直接下载、测试和使用该模型，无需复杂的编码操作。该设置兼容Ryzen AI Max+系统和至少24GB显存的Radeon GPU，为开发者和AI爱好者提供流畅的本地体验。

通过Lemonade部署AI

除了运行模型之外，AMD的Lemonade平台简化了将Qwen3.8 27B嵌入本地应用的过程。Lemonade作为硬件感知的推理层，优化了跨CPU、GPU和NPU的性能，同时为开发者提供了统一的API。这降低了在各种硬件配置中构建AI驱动应用的技术复杂性。

为何重要

Qwen3.8 27B代表了开源权重AI模型的下一步发展，延续了今年早些时候发布的Qwen3.6-27B模型的进化。其混合架构和长上下文能力使其非常适合于编程、研究和扩展推理等任务，与将AI工作负载从云端转移到本地系统的更广泛趋势相一致。

通过提供Day 0支持，AMD将自己定位为促进先进本地AI应用的领导者，确保开发者能够在模型发布后立即利用Qwen3.8。这与对分散式AI解决方案日益增长的需求相契合，在隐私、延迟和成本考量下推动本地部署。

对于希望探索或基于Qwen3.8 27B开发的开发者来说，AMD的硬件和软件生态系统——结合Ryzen AI Max+、Radeon GPU、LM Studio和Lemonade——提供了一个强大的基础，以推动本地AI创新的边界。