Kann ich Qwen 3.5 9B lokal ausführen?
Qwen 3.5 9B von Alibaba benötigt bei der empfohlenen 4-Bit-Quantisierung rund 12 GB RAM (5.5 GB Download). Ihre Hardware wird unten geprüft — sofort, und nichts verlässt Ihren Browser. Rechnen Sie mit rund ~56 tok/s auf einem NVIDIA RTX 3060 12GB.
Hardware-Signale werden ausgelesen…
Praxis-Notizen
Qwen 3.5 9B ist Alibabas Generalist von Anfang 2026, und das Spannende daran ist: Das Modell beherrscht neben Chat und Reasoning auch Bildverarbeitung, nicht nur reinen Text. Mit 4-Bit-Quantisierung landet es bei etwa 5.5 GB, was auf einer 12-GB-GPU knapp, aber machbar ist und im Unified Memory eines Apple-Silicon-Macs bequem Platz findet. Wer es auf noch kleinere Hardware quetschen möchte, kann auf einen 2-Bit-Build von rund 3.8 GB ausweichen, zahlt das aber mit Qualitätseinbußen. Plane mit rund 12 GB System-RAM als praktischer Untergrenze.
Im Alltag fühlt es sich flott an. Auf einer RTX 3060 sind bei 4-Bit etwa 56 tok/s drin, und ein M-Max-Chip bringt es auf rund 64 tok/s - beides schneller, als du lesen kannst. Eine RTX 4090 zieht mit etwa 157 tok/s davon, falls du eine hast. Das 256K-Kontextfenster ist die Schlagzeile, aber sei realistisch beim Speicher: Schon bei 128K Kontext klettert der gesamte Bedarf auf etwa 23.2 GB und sprengt damit eine 12-GB-Karte deutlich. Halte den Arbeitskontext lieber moderat, sofern du keine 24-GB-GPU übrig hast.
Innerhalb der eigenen Familie ist die Einordnung klar: Die Modelle Qwen 3 0.6B und 1.7B sind reine Chat-Leichtgewichte für eingeschränkte Hardware, während dieses 9B das Modell ist, zu dem du greifst, wenn du Reasoning und Bildverständnis in einem Modell willst. GLM-4.6V-Flash ist die vergleichbare, ebenfalls bildfähige Alternative in derselben Größe, und beide liefern sich je nach Aufgabe ein Kopf-an-Kopf-Rennen. Die herausragende Stärke von Qwen 3.5 9B ist die Breite in einem einzigen Download, und die Apache-2.0-Lizenz bedeutet, dass du es ohne Einschränkungen kommerziell nutzen kannst.
Technische Daten
Größe nach Quantisierung
| Quantisierung | Bits/Gewicht | Download | Min. RAM | Qualität |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.8 GB | 8 GB | Spürbarer Verlust |
| Q4_K_MEmpfohlen | 4.85 | 5.5 GB | 12 GB | Empfohlen |
| Q5_K_M | 5.65 | 6.4 GB | 12 GB | Hoch |
| Q8_0 | 8.5 | 9.6 GB | 16 GB | Nahezu Original |
| F16 | 16 | 18.0 GB | 24 GB | Original |
Die Größen sind Schätzungen aus Parameterzahl × Bits pro Gewicht; echte GGUF-Builds weichen leicht ab. · Daten aktualisiert: 2026-06-11 · So berechnen wir diese Zahlen →
Speicherbedarf nach Kontextlänge
| Kontext | KV-Cache (geschätzt) | Gesamtspeicher (Q4) |
|---|---|---|
| 4K Token | ~0.6 GB | ~6.1 GB |
| 8K Token | ~1.1 GB | ~6.6 GB |
| 32K Token | ~4.4 GB | ~9.9 GB |
| 128K Token | ~17.7 GB | ~23.2 GB |
Der KV-Cache wächst mit der Kontextlänge — ein Modell, das bei 4K passt, kann bei 32K an die Speichergrenze stoßen. Die Schätzungen gehen von einem FP16-Cache mit Grouped-Query-Attention aus; der tatsächliche Verbrauch variiert je nach Runtime.
Geschätzte Geschwindigkeit nach Hardware
| Hardware | Bandbreite | ~Geschwindigkeit |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~56 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~157 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~16 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~42 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~64 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~9 tok/s |
Die Token-Generierung ist durch die Speicherbandbreite begrenzt: tok/s ≈ Bandbreite × 0,85 ÷ Modellgröße bei Q4. Reale Werte variieren je nach Runtime und Kontextlänge.
Lokal ausführen
Der einfachste Weg ist Ollama — ein Befehl und Sie chatten:
ollama run qwen3.5:9bQuellen & Downloads
Ollama Library
Laden und starten Sie das Modell mit einem einzigen Befehl.
ollama.comHugging Face
Modellgewichte, Dateien und Lizenzdetails.
huggingface.coOffizielles GitHub-Repository
Quellcode, Releases und Issues von Alibaba.
github.comAlibaba — offizielle Seite
Offizielle Seite und Dokumentation von Alibaba.
qwen.ai