# Qwen3.8-27B 的 GSQ-RCO 压缩版在社区跑分里拿了最高质量分，一张 16GB 显卡就能带起来

> 原标题：qwen3.8-27b-gsq-rco scored higher than any other model yet and fits in 16 GB of VRAM with decent context window — 31.7 tok/s — llm-bench.io

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-09-15T20:04:31.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/56752
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1whb9h7/qwen3827bgsqrco_scored_higher_than_any_other/

## 摘要

一个叫 qwen3.8-27b-gsq-rco 的模型量化版本在 llm-bench.io 上拿了 88.84 分（满分 100），是网站收录的 1100 多个社区跑分里最高的。它跑在一张 16GB 显存的 AMD RX 9070 上，用了 96k 上下文窗口里的 38k，速度是每秒 31.7 个 token。发帖人说这个 GSQ-RCO 量化方法对质...

## 推荐理由

社区跑分第一加上消费级硬件能跑，三个维度都踩中了。但信源是 Reddit 帖子和第三方跑分站，不是官方发布，权威性上打个折，所以分数停在 featured 门槛的 72 分。

## 锐评

这个叫 qwen3.8-27b-gsq-rco 的模型量化版在 llm-bench.io 上拿了 88.84 分，是网站收录的 1100 多个社区跑分里最高的。它跑在一张 16GB 显存的 AMD RX 9070 上，用了 96k 上下文窗口里的 38k，速度每秒 31.7 个 token。发帖人认为这个速度写代码够用，GSQ-RCO 这种量化方法对质量保留得特别好。

不过得打几个折。首先，llm-bench.io 这个网站本身在 Reddit 评论区就被一些人骂是 AI 生成的垃圾内容，它的评分标准和样本代表性存疑。其次，帖子正文没披露具体用的是哪个量化级别，评论区也有人追问这一点。另外，88.84 分虽然看着高，但缺少和同尺寸模型在标准评测集（比如 HumanEval、MMLU）上的直接对比，光靠一个社区跑分网站很难判断真实能力。

如果你手头正好有 16GB 显存的卡，这个模型值得下载试跑一下，但暂时别把它当成新的本地部署标杆。等有更多人在实际任务里复现，或者有独立评测出来，再下结论不迟。