هل يمكنني تشغيل Qwen 3.5 27B؟
يحتاج Qwen 3.5 27B من Alibaba إلى نحو 24 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 16.4 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~21 tok/s على Apple M-series Max.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Qwen 3.5 27B هو النموذج الذي تلجأ إليه عندما يبدو نموذج بحجم 8B ضعيفًا جدًا ويتوفر لديك عتاد حقيقي تستثمره. إنه نموذج كثيف بحجم 27B يتعامل مع المحادثة والاستدلال والبرمجة والرؤية، لذا يعمل كحصان شغل محلي متعدد المهام بدلًا من مساعد ذي وظيفة واحدة. العقبة هي البصمة على الذاكرة: عند تكميم 4-bit يصل حجمه إلى نحو 16.4 GB، وتحتاج إلى 24 GB من RAM على الأقل لتحميله بسلاسة. هذا يستبعد بطاقة بسعة 12 GB مثل RTX 3060، حيث لا يتسع ببساطة، ويوجهك نحو معالج رسوميات بسعة 24 GB أو جهاز Mac بمعالج Apple Silicon يتمتع بذاكرة موحّدة وفيرة.
على بطاقة RTX 4090 يمكنك توقّع نحو 52 tok/s عند 4-bit، وهي سرعة تتدفق أسرع من قراءتك وتبقى مريحة للعمل التفاعلي. على معالج M-series Max تستقر عند نحو 21 tok/s، وهي لا تزال جيدة للمحادثة والبرمجة لكنها أبطأ في التوليدات الطويلة؛ أما المعالجة على CPU وحده بذاكرة DDR5 فتنخفض إلى نحو 3 tok/s، وهي منطقة تتطلب صبرًا. سياق 256K هو الرقم البارز، لكن تعامل معه كسقف: عند 128K يرتفع إجمالي الذاكرة إلى نحو 45.4 GB، لذا على بطاقة بسعة 24 GB أبقِ سياق العمل أقل بكثير من الحد الأقصى.
المقارنة الطبيعية هي مع Gemma 3 27B، النموذج الآخر مفتوح الأوزان بحجم 27B والمزوّد بالرؤية في هذه الفئة. تميل Gemma إلى أن تكون الخيار الأكثر أمانًا إذا كان همّك الأساسي محادثة مصقولة وفهمًا للصور، بينما يميل Qwen 3.5 27B عمومًا إلى التفوّق في البرمجة والاستدلال المنظّم، وهنا تكمن قيمته المميزة للمطوّرين. المكسب العملي الأكبر هو الترخيص: يصدر تحت Apache 2.0، فيمكنك استخدامه تجاريًا وفي الإنتاج دون قيود خاصة بمزوّد معيّن، على عكس شروط الأوزان المفتوحة التي تأتي مع Gemma.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 11.3 GB | 16 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 16.4 GB | 24 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 19.1 GB | 32 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 28.7 GB | 48 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 54.0 GB | 96 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~0.9 GB | ~17.3 GB |
| 8K رمز | ~1.8 GB | ~18.2 GB |
| 32K رمز | ~7.3 GB | ~23.7 GB |
| 128K رمز | ~29.0 GB | ~45.4 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | لا يتسع في VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~52 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~5 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~14 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~21 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run qwen3.5:27b