هل يمكنني تشغيل Qwen 3.6 35B-A3B؟
يحتاج Qwen 3.6 35B-A3B من Alibaba إلى نحو 32 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 21.2 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~192 tok/s على Apple M-series Max.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Qwen 3.6 35B-A3B هو نموذج قائم على مزيج من الخبراء (Mixture-of-Experts)، وهذه هي القصة كاملة بشأن مَن يناسبه. يحمل 35B معاملًا إجماليًا لكنه يُفعِّل 3B فقط لكل توكن، فيعمل بسرعة نموذج صغير بينما يتطلب ذاكرة نموذج كبير. عند تكميم 4-bit تستقر الأوزان عند نحو 21.2 GB، لكن النموذج لا يزال يحتاج إلى حوالي 32 GB من الـ RAM كحد أدنى ليحتفظ بمجموعة الخبراء كاملة. هذا يستبعد بطاقة بسعة 12 GB مثل RTX 3060 إذ لا يتسع عليها. أنسب بيئاته هي RTX 4090 بسعة 24 GB أو جهاز Mac بمعالج Apple Silicon مزوّد بذاكرة موحّدة وفيرة.
في الاستخدام اليومي يؤتي حساب الـ 3B النشطة ثماره: على 4090 قد ترى نحو 471 tok/s، وعلى M-series Max نحو 192، وهو أسرع من معظم النماذج الكثيفة التي تساوي ثلث حجمه. حتى الاستدلال على المعالج المركزي مع DDR5 يحقق نحو 28 tok/s، وهو صالح للأعمال المجمّعة. يتعامل مع المحادثة والاستدلال والبرمجة والرؤية، فيستحق مكانه نموذجًا محليًا واحدًا يقوم بكل شيء. نافذة السياق 256K سخية، لكن العقبة هي الذاكرة: ملء 128K فقط يرفع البصمة الإجمالية إلى نحو 53.8 GB، لذا يتطلب العمل بالسياق الطويل جهازًا بذاكرة 64 GB لا بطاقة بسعة 24 GB.
مقابل النموذج الكثيف Command R 35B ضمن العائلة نفسها، يبدو هذا الـ MoE عمومًا أسرع بكثير عند الحجم الاسمي ذاته، إذ تدفع ذاكرة 35B لكنك تحسب كما لو كان 3B. المقايضة هي المعتادة في نماذج MoE: قد يحتفظ نموذج كثيف بسعة 35B أحيانًا بأفضلية في أصعب مهام الاستدلال من محاولة واحدة، رغم أن السرعة تنتصر في معظم الأعمال. ميزته البارزة هي نسبة السرعة إلى القدرة، إضافة إلى رؤية أصلية في حزمة واحدة. الرخصة هي Apache 2.0، فأنت حرّ في استخدامه تجاريًا وفي بيئة الإنتاج دون أي قيود من المزوّد.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 14.7 GB | 24 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 21.2 GB | 32 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 24.7 GB | 48 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 37.2 GB | 48 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 70.0 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 | ~1.0 GB | ~22.2 GB |
| 8K رمز | ~2.0 GB | ~23.2 GB |
| 32K رمز | ~8.1 GB | ~29.3 GB |
| 128K رمز | ~32.6 GB | ~53.8 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 | ~471 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~47 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~126 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~192 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~28 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 qwen3.6:35b