هل يمكنني تشغيل Qwen 3.6 27B؟
يحتاج Qwen 3.6 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
نموذج Qwen 3.6 27B هو حصان العمل متوسط الحجم من Alibaba، موجّه لمن يريد نموذجاً محلياً واحداً قادراً على التعامل مع المحادثة والاستدلال والبرمجة والصور دون اللجوء إلى السحابة. إنه نموذج كثيف بحجم 27B، أي أن كل معامل يعمل على كل رمز، وهذا ينعكس على بصمته في الذاكرة: نسخة الـ 4-bit تبلغ نحو 16.4 GB وتحتاج إلى ما يقارب 24 GB من RAM لمجرد تحميله. هذا يضعه خارج متناول بطاقة بسعة 12 GB مثل RTX 3060 حيث لا يتسع فيها ببساطة، ويضعه في نطاق بطاقة RTX 4090 بسعة 24 GB أو جهاز Mac بمعالج Apple Silicon بذاكرة أكبر.
على بطاقة 4090 يمكنك توقع نحو 52 tok/s عند الـ 4-bit، وهي سرعة تتدفق أسرع من قراءتك وتمنح إحساساً سلساً حقاً كمساعد تفاعلي. على معالج M-series Max تستقر السرعة حول 21 tok/s، وهي لا تزال مريحة للمحادثة والبرمجة. نافذة السياق بسعة 256K هي الرقم البارز، لكن تعامل معها كسقف لا كإعداد افتراضي. فالذاكرة ترتفع بشدة كلما ملأتها: عند سياق 128K تبلغ مجموعة العمل الكاملة نحو 45.4 GB، لذا ما لم تملك إعداداً بمستوى محطة عمل، أبقِ السياق اليومي معتدلاً واحتفظ بالنافذة الطويلة للمهمة النادرة التي تحتاجها فعلاً.
في مواجهة Gemma 3 27B، الخيار الآخر الواضح بحجم 27B، يتبادل النموذجان الضربات: يغطي Gemma 3 المحادثة والرؤية، بينما يضيف Qwen 3.6 27B عموماً قدرات أقوى في البرمجة والاستدلال إلى نفس القاعدة القادرة على الرؤية، ما يجعله الخيار الأشمل إن أردت نموذجاً واحداً لكل شيء. إذا كانت ذاكرتك محدودة، فإن النموذج الأصغر بكثير Qwen 3 1.7B هو البديل الواقعي، رغم أنه مخصص للمحادثة فقط ولن يستدل أو يرى الصور. أبرز سمات Qwen 3.6 27B هي اتساعه ضمن نموذج كثيف واحد، وهو يأتي تحت رخصة Apache 2.0، فيمكنك استخدامه تجارياً وفي بيئة الإنتاج دون قلق بشأن الترخيص.
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 qwen3.6:27b