¿Puedo ejecutar Qwen 3.5 4B?
Qwen 3.5 4B, de Alibaba, necesita alrededor de 6 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 2.4 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~126 tok/s en un NVIDIA RTX 3060 12GB.
Leyendo las señales de tu hardware…
Notas del mundo real
Qwen 3.5 4B es un modelo denso pequeño pensado para quienes quieren un asistente local capaz que apenas exige hardware. En cuantización de 4 bits ronda los 2.4 GB, así que entra en casi cualquier GPU moderna con espacio de sobra, corre con holgura en la memoria unificada de un Mac con Apple Silicon, y los 6 GB de RAM mínima permiten que hasta un portátil viejo lo ejecute. Además maneja visión, no solo chat, algo poco común a este tamaño. La licencia Apache 2.0 significa que puedes usarlo comercialmente y en producción sin ataduras de ningún tipo.
En el día a día es rápido. En una RTX 4090 verás unos 353 tokens por segundo, y una RTX 3060 de gama media aún alcanza cerca de 126 tok/s; ambas cifras superan con creces tu velocidad de lectura. Un M-series Max se queda alrededor de 144 tok/s, e incluso en CPU pura sobre DDR5 logra unos 21 tok/s si tienes paciencia. La ventana de contexto de 256K es generosa, pero trátala como margen, no como valor por defecto. La memoria sube de golpe a medida que la llenas: con 128K de contexto el consumo total llega a unos 14.7 GB, que desbordará a la mayoría de las tarjetas de consumo, así que mantén el contexto de trabajo moderado salvo que te sobre memoria.
Frente a su propia familia se sitúa muy por encima de los diminutos Qwen 3 1.7B y 0.6B, más adecuados para móviles y uso embebido que para ser tu asistente principal. Comparado con Phi-4 Mini 3.8B, Qwen 3.5 4B suele sentirse más versátil gracias a su soporte de visión y su contexto más largo, mientras que Phi-4 Mini tiende a defenderse bien en razonamiento de alcance acotado. Su rasgo más destacado es el valor de esa huella: un modelo multimodal de 4B que corre rápido en hardware modesto bajo una licencia totalmente permisiva es una combinación rara, y eso lo convierte en una opción por defecto fácil para un montaje local ligero.
Especificaciones
Tamaño por cuantización
| Cuantización | Bits/peso | Descarga | RAM mínima | Calidad |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | Pérdida notable |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | Casi original |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 GB | Original |
Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →
Memoria necesaria según la longitud de contexto
| Contexto | Caché KV (est.) | Memoria total (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.4 GB | ~2.8 GB |
| 8K tokens | ~0.8 GB | ~3.2 GB |
| 32K tokens | ~3.1 GB | ~5.5 GB |
| 128K tokens | ~12.3 GB | ~14.7 GB |
La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.
Velocidad estimada según el hardware
| Hardware | Ancho de banda | ~Velocidad |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~126 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~353 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~35 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~95 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~144 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~21 tok/s |
La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.
Ejecútalo en local
El camino más fácil es Ollama — un comando y ya estás chateando:
ollama run qwen3.5:4bFuentes y descargas
Ollama Library
Descarga y ejecuta el modelo con un solo comando.
ollama.comHugging Face
Pesos del modelo, archivos y detalles de la licencia.
huggingface.coRepositorio oficial en GitHub
Código fuente, releases e issues de Alibaba.
github.comAlibaba — página oficial
Página oficial y documentación de Alibaba.
qwen.ai