把大模型装进手机，难点不只是“能不能打开”，还要在有限内存里真正跑起来。据 Reddit r/LocalLLaMA 原帖，发布者在 Xiaomi 14T Pro 上完全本地运行了 Qwen3.8-Flash-Next-UD-IQ3_XXS，使用的应用是 BigMoeOnEdge；这意味着无需把问题发往云端，也没有使用手机 GPU。
值得注意的是模型的体量。据 Qwen 团队技术报告，Qwen3.8-Flash-Next 是稀疏 MoE——“专家混合”架构，每次生成一个 token（可理解为一小段文字）只调用部分子网络。主模型共有 125B 参数，但每个 token 激活 6B；另有 51B 参数的 n-gram 嵌入表放在加速器之外。配合 IQ3_XXS 量化版本，也就是用更低精度压缩权重，它才有机会挤进移动设备的内存与算力预算。
不过，这目前更像一次“跑通”展示。原帖没有给出复现步骤或完整速度数据，也未说明是否有 NPU——手机里的神经网络专用处理器——参与，因此还不能确认计算全由 CPU 独立完成，更无法判断实际使用是否流畅。