← Zurück zum Modell-Explorer
RANG #12 VON 62UD-IQ3_XXS · GGUFThinking (CoT)32k Kontext

Qwen 3.8-Flash-Next-Thinking

Geprüft im deutschen Praxis-Benchmark v2.1 über 100 reale Aufgaben (je 10 Durchläufe = 1.000 Einzeltests) mit Dual-Judge-Verifikation.

VERIFIZIERTER GESAMT-SCORE V2.1
88.3/ 100
Judge 1 (Qwen 3.8-27B)
87.8 / 100
Judge 2 (Gemma 4-31B)
88.7 / 100
DATEIGRÖSSE (GGUF)
76.3 GB
VRAM INKL. 32K KV-CACHE
51.1 GB
SPEED AUF RTX 5090 (32 GB)
88.4 Tok/s
SPEED AUF RTX 3090 (24 GB)
~47.7 Tok/s
10 PRAXIS-DISZIPLINEN (DEUTSCH)

Stärken- & Schwächen-Profil

Durchschnittliche Punktzahl (0 bis 10 Punkte) über jeweils 10 Aufgaben à 10 Runs pro Disziplin.

Code & DebuggingPython, TypeScript, SQL & Fehleranalyse im Realprojekt
8.6 / 10
Logik & DeduktionMehrstufige Schlussfolgerung, Planung & Randfälle
9.5 / 10
AnweisungstreueStrikte Einhaltung komplexer Format- und Negativregeln
10.0 / 10
Strukturiertes JSON / Tool-UseValide Schemata, Funktionsaufrufe & API-Payloads
10.0 / 10
Daten-ExtraktionPräzises Auslesen aus Verträgen, Rechnungen & Tabellen
10.0 / 10
Zusammenfassung (Deutsch)Komprimierung langer deutscher Fachtexte ohne Informationsverlust
9.8 / 10
Multi-Turn-DialogKonsistenz über mehrere Rückfragen und Kurswechsel hinweg
9.8 / 10
Wissensgrenze & Recht/DSGVOSaubere Abgrenzung von gesichertem Wissen vs. Spekulation
8.6 / 10
Halluzinations-SicherheitErkennung erfundener Werke, Paragraphen und Falschannahmen
3.6 / 10
Deutsche GeschäftskorrespondenzNatürlicher, präziser Tonfall ohne KI-Floskeln
8.5 / 10
QUANTISIERUNGS-LEITER

Q2_K vs. Q4_K_M vs. Q8_0 vs. BF16

Wie viel Qualität kostet stärkere Kompression, und ab welcher GPU-Größe passt welche Stufe komplett in den VRAM?

StufeDateiVRAM (inkl. KV)Score v2.1Delta vs. BF16
Q2_K 47.3 GB50.1 GB86.2-2.4 Pkt.
UD-IQ3_XXS 76.3 GB51.1 GB88.3-0.3 Pkt.
Q8_0 131.2 GB134.6 GB88.6±0.0 Pkt.
BF16 / NVFP4 240.3 GB244.5 GB88.6±0.0 Pkt.
SOFORT STARTEN

Copy-Paste Startbefehle

Getestete Parameter für 32k Kontext, Flash-Attention und komplettes GPU-Offloading.

llama.cpp (llama-server · Empfehlung)
llama-server -m ./models/qwen3.8-flash-next-thinking-ud-iq3_xxs.gguf -c 32768 -ngl 99 -fa --host 0.0.0.0 --port 8080 --reasoning-format deepseek
Ollama (Schnellstart)
ollama run qwen3.8-flash-next
NInfer / Strata (MoE & High-Throughput)
ninfer serve --model qwen3.8-flash-next-thinking --quant ud-iq3_xxs --ctx 32768 --kv-q8
ALTERNATIVEN & DIREKTVERGLEICH

Ähnliche Modelle in dieser Gewichtsklasse

Interaktiven Vergleich öffnen →
Rang #392.3 Pkt.
Qwen 3.8-Flash-Next (125B MoE)
73.8 GB VRAM · 141.6 Tok/s
Rang #890.5 Pkt.
Qwen 3.8-27B
17.2 GB VRAM · 72.8 Tok/s
Rang #3879.2 Pkt.
Mistral Medium 3.5-128B
55.9 GB VRAM · 19.4 Tok/s
Rang #4077.6 Pkt.
Devstral Small 2-24B
47.6 GB VRAM · 33.4 Tok/s
Rang #4277.2 Pkt.
Qwen 3.8-9B-Distill
6.4 GB VRAM · 196 Tok/s
Rang #4576.0 Pkt.
Magistral Small 2509 (24B)
48.5 GB VRAM · 33.5 Tok/s