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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

Parameter9B
Kontextfenster256K Token
AnbieterAlibaba
LizenzApache 2.0
Veröffentlicht2026-03
Am besten fürChat, Logisches Denken, Bilderkennung

Größe nach Quantisierung

QuantisierungBits/GewichtDownloadMin. RAMQualität
Q2_K3.353.8 GB8 GBSpürbarer Verlust
Q4_K_MEmpfohlen4.855.5 GB12 GBEmpfohlen
Q5_K_M5.656.4 GB12 GBHoch
Q8_08.59.6 GB16 GBNahezu Original
F161618.0 GB24 GBOriginal

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

KontextKV-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

HardwareBandbreite~Geschwindigkeit
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~56 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~157 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~16 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~42 tok/s
Apple M-series Max410 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 qwen3.5:9b

Häufig gestellte Fragen