AMD 宣佈為阿里巴巴旗下通義千問最新模型 Qwen3-8B 27B 提供 Day 0 支援，開發者自模型發佈首日起，即可於搭載 AMD 處理器的個人電腦及工作站上本地運行此款稠密模型。Qwen3-8B 27B 屬於千問家族新一代模型，其參數規模對本地人工智能開發工作極為合適。
Qwen3-8B 27B 部署路徑與硬件需求
開發者可透過 llama.cpp 等開源框架，將 Qwen3-8B 27B 直接部署至搭載 AMD Ryzen AI Max+ 處理器或單張 AMD Radeon AI PRO R9700 32GB 顯示卡的系統之上。該模型亦可在配備可變圖像記憶體或視訊記憶體大於 24GB 的受支援 AMD 硬件上運行，使開發者能夠在同一台裝置完成應用的構建、測試與運行，整個過程於模型發佈 Day 0 即可實現。
AMD 銳龍系列處理器與 Radeon 顯示卡皆為其針對本地人工智能運算所推出的硬件產品線，涵蓋高階行動處理器至專業工作站顯示卡等多個層級。Qwen3-8B 27B 對記憶體容量與算力要求較高，因此具備充足本地算力的硬件在部署過程中扮演關鍵角色。
本地運行效能與早期測試數據
早期測試數據顯示，Qwen3-8B 27B 在 AMD 硬件上具備優異的本地運行表現。在搭載 AMD Ryzen AI Max+ 395 處理器的系統上，生成速度最高可達每秒 24.5 token；於單張 AMD Radeon AI PRO R9700 顯示卡上，生成速度最高可達每秒 51.8 token。作為一款具備 27B 參數規模的稠密模型，Qwen3-8B 27B 對硬件資源的需求明顯高於較小規模的開源模型。
通義千問模型由阿里巴巴旗下團隊開發，屬於中國人工智能領域的重要開源模型系列。AMD 透過提供 Day 0 支援，使開發者能夠在個人電腦層面即時體驗新一代模型的本地運行效果，並進一步降低本地人工智能開發的門檻。
項目 規格 模型 Qwen3-8B 27B 參數規模 27B 稠密模型 支援處理器 AMD Ryzen AI Max+ 支援顯示卡 AMD Radeon AI PRO R9700 32GB 視訊記憶體門檻 大於 24GB 部署框架 llama.cpp 等開源框架 Ryzen AI Max+ 395 速度 最高 24.5 token/秒 Radeon AI PRO R9700 速度 最高 51.8 token/秒
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