Quelle mémoire pour Qwen 3.8 27B en NVFP4 ?

Qwen 3.8 27B compte 27 milliards de paramètres. Le format NVFP4 décide de la mémoire nécessaire pour les charger.

Par QDNA · Publié le 27 juillet 2026 · Mis à jour le 15 septembre 2026

Réponse courte. En NVFP4, les poids de Qwen 3.8 27B occupent environ 15,5 Go, marge d’exécution comprise. 8 des 8 plateformes du catalogue disposent d’assez de mémoire.

Comment se calcule cette empreinte ?

Qwen 3.8 27B totalise 27 milliards de paramètres. Le format NVFP4 occupe 0,5 octet par paramètre (4 bits par paramètre, soit 0,5 octet ; les poids publiés en 4 bits pèsent 0,54 à 0,56 octet par paramètre avec leurs échelles (DeepSeek V4 Pro 865 Go pour 1 599 milliards, Kimi K3 1 561 Go pour 2 780 milliards)). Le produit donne les poids, auxquels s’ajoute une marge d’exécution de 15 % pour les activations et les tampons : 27 milliards de paramètres × 0,5 octet (NVFP4) = 13,5 Go de poids ; × 1,15 de marge d’exécution = 15,5 Go. Le cache d’attention n’est pas calculé sur cette page. Les architectures de ces modèles (attention latente compressée, linéaire ou creuse, couches Mamba) n’ont pas de formule commune par token ; il se mesure sur la machine, avec le contexte et la concurrence visés [À MESURER].

Que change le format ?

NVFP4 apporte format Blackwell, calcul FP4 natif.

Format	Poids en mémoire	Plateformes compatibles
FP16	62,1 Go	8
FP8	31,0 Go	8
NVFP4	15,5 Go	8
Q4	18,6 Go	8

Quelles plateformes conviennent ?

Voir la fiche Qwen 3.8 27B.

Combien de mémoire pour Qwen 3.8 27B en NVFP4 ?

Environ 15,5 Go pour les poids, hors cache d’attention.

Quel format choisir pour Qwen 3.8 27B ?

NVFP4 apporte format Blackwell, calcul FP4 natif. Le format le plus précis qui loge sur la machine visée reste le meilleur choix.

Méthode et sources

Les empreintes mémoire sont calculées, elles ne sont pas mesurées : un relevé sur machine peut s’en écarter selon le moteur et le format exact des poids. Chaque valeur ci-dessous porte sa source et la date de son dernier contrôle.

Qwen 3.8 27B : 27 milliards de paramètres, contexte de 262 144 tokens, licence Apache 2.0. Dépôt Hugging Face (config.json, API, carte), vérifié le 2 septembre 2026. Modèle dense : tous les paramètres calculent à chaque token. Le dépôt BF16 compte 27,8 milliards d’éléments (56 Go).
Octets par paramètre : FP16 2 (16 bits par paramètre, soit 2 octets) ; FP8 1 (8 bits par paramètre (E4M3), soit 1 octet, échelles par bloc non comptées) ; NVFP4 0,5 (4 bits par paramètre, soit 0,5 octet ; les poids publiés en 4 bits pèsent 0,54 à 0,56 octet par paramètre avec leurs échelles (DeepSeek V4 Pro 865 Go pour 1 599 milliards, Kimi K3 1 561 Go pour 2 780 milliards)) ; Q4 0,6 (entendu ici comme Q4_K_M de llama.cpp, 0,6 octet par paramètre échelles comprises ; Q4_K_S pèse 0,56, AWQ et GPTQ 0,55). Source : connaissance/faits.yaml, famille quantifications, vérifiée le 2026-08-31.
Marge d’exécution × 1,15 : hypothèse d’exploitation QDNA, non mesurée : 15 % au-dessus des poids pour les activations, les tampons et la fragmentation.
Seuil « tient » à 75 % de la mémoire : hypothèse QDNA, non mesurée, qui réserve le quart restant au cache d’attention et à la concurrence.