Qwen3 8B (Q4_K_S) — 9.4 GBen NVIDIA RTX 3080

Q4_K_S NVIDIA RTX 3080

Descripción General

Qwen3 8B es un modelo de lenguaje dense de 8B parámetros de Qwen, con capacidades de code, multilingual, thinking, tool-calls. Admite una ventana de contexto de hasta 40,960 tokens.

Qwen3 8B es un transformador denso de 8.000 millones de parametros del equipo Qwen de Alibaba, con capacidades de razonamiento integradas junto con generacion de codigo, "tool calling" y soporte multilingue. Avanza respecto a Qwen2.5 con razonamiento mejorado, soportando inferencia "chain-of-thought" en un factor de forma compacto. El modelo cubre 14 idiomas, incluidos ingles, chino y arabe. Con una ventana de contexto de 40K y "flash attention", cabe en una sola GPU de consumo y se cuantiza eficientemente para cargas de razonamiento autoalojadas rentables.

Con cuantización Q4_K_S (nivel de calidad medium), el modelo pesa 4.47 GB. Esto cabe dentro de los 10 GB de VRAM de NVIDIA RTX 3080, lo que permite la inferencia completa en GPU.

Requisitos de Hardware

Tamaño del modelo	4.47 GB
VRAM disponible	10 GB
VRAM utilizada	9.4 GB
Capas GPU	36 / 36
Tamaño del contexto	26.835
Backend	cuda13
Flash attention	Sí

Notas de rendimiento

Conversaciones más cortas

El tamaño del contexto se ha reducido debido a restricciones de memoria. Esto puede afectar la capacidad del modelo para manejar conversaciones largas.

Despliegue

Servidor Local

Prerrequisitos

Asegúrese de que sus nodos GPU estén preparados con el NVIDIA container toolkit:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Comando

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/qwen3-8b/q4_k_s/nvidia-rtx3080.yaml) apply

Archivo values.yaml

/values/qwen3-8b/q4_k_s/nvidia-rtx3080.yaml

Cargando valores…

Instalar llama.cpp

Instale llama.cpp desde las instrucciones de compilación oficiales para su plataforma y backend.

Descargar modelo

curl -L -o qwen3-8b.gguf "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-8B-GGUF/resolve/main/Qwen3-8B-Q4_K_S.gguf"

Iniciar servidor

llama-server \
  -m qwen3-8b.gguf \
  --n-gpu-layers 36 \
  --ctx-size 26835 \
  --flash-attn

Verificar

curl http://localhost:8080/health

Explorar

• Configurar un despliegue
• Explorar modelos
• Explorar hardware

Otras cuantizaciones

• Qwen3 8B (Q8_0)
• Qwen3 8B (Q5_K_M)
• Qwen3 8B (Q4_K_M)

Otro hardware

• Qwen3 8B on CPU Only
• Qwen3 8B on NVIDIA A100 80GB
• Qwen3 8B on NVIDIA H100

Preguntas frecuentes

¿Cuánta VRAM necesita Qwen3 8B (Q4_K_S)?

La cuantización Q4_K_S de Qwen3 8B requiere 4.47 GB. Las 36 capas caben en los 10 GB de VRAM disponibles en NVIDIA RTX 3080, permitiendo aceleración GPU completa.

¿Puedo ejecutar Qwen3 8B en NVIDIA RTX 3080?

Sí. NVIDIA RTX 3080 proporciona 10 GB de VRAM, suficiente para ejecutar Qwen3 8B (Q4_K_S) con todas las capas en la GPU para un rendimiento óptimo.

¿Qué es la cuantización?

La cuantización reduce la precisión numérica de un modelo de su formato original de punto flotante a una representación más compacta. Esto reduce el tamaño del archivo y la huella de VRAM, haciendo posible ejecutar modelos grandes en hardware de consumo. La contrapartida es una pequeña reducción en la calidad de salida. Q4_K_S comprime Qwen3 8B de su tamaño original a 4.47 GB.

¿Qué cuantización debo elegir para Qwen3 8B?

Q4_K_S es una cuantización de calidad media. Los quants de mayor calidad (Q8, Q6) preservan más precisión del modelo pero necesitan más VRAM. Los quants inferiores (Q4, Q3, Q2) reducen el uso de VRAM a costa de cierta calidad. Elija según su hardware disponible y requisitos de calidad.

¿Qué es flash attention y por qué está activado?

Flash attention es un algoritmo eficiente en memoria que acelera el mecanismo de atención en modelos transformer. Reduce el uso de VRAM durante la inferencia evitando la materialización de la matriz de atención completa. Para Qwen3 8B en NVIDIA RTX 3080, flash attention está activado para maximizar la longitud de contexto y el rendimiento dentro de los 10 GB de VRAM disponibles.

¿Cómo ejecutar Qwen3 8B (Q4_K_S) con Ollama?

Ejecute ollama run qwen3:8b-q4_k_s para iniciar Qwen3 8B (Q4_K_S). Ollama descarga automáticamente los pesos del modelo en la primera ejecución.

Última actualización: 5 de marzo de 2026