Puis-je faire tourner Qwen 3.5 122B-A10B ?
Qwen 3.5 122B-A10B de Alibaba demande environ 96 GB de RAM avec la quantisation 4 bits recommandée (74.0 GB à télécharger). Votre matériel est vérifié ci-dessous — instantanément, rien ne quitte votre navigateur. Comptez environ ~57 tok/s sur un Apple M-series Max.
Lecture des signaux matériels…
Notes pratiques
Qwen 3.5 122B-A10B est un gros modèle mixture-of-experts pensé pour ceux qui veulent du chat, du raisonnement, du code et de la vision haut de gamme sur leur propre matériel. Toute l'idée tient dans l'architecture MoE : sur ses 122B paramètres au total, seuls 10B s'activent par token, si bien qu'il génère bien plus vite qu'un modèle dense de cette taille. Le piège, c'est la mémoire, car il faut tout de même garder l'intégralité du modèle en mémoire. En quantification 4-bit cela représente environ 74 GB, et il faut à peu près 96 GB de RAM rien que pour le charger. Concrètement, il faut une station de travail à grosse mémoire ou un Mac Apple Silicon doté d'une mémoire unifiée généreuse ; il ne tient pas sur une RTX 4090 de 24 GB, encore moins sur une carte de 12 GB.
Là où il tient, il se révèle étonnamment rapide pour sa taille, justement grâce à ces 10B paramètres actifs. Sur un M Max, comptez autour de 57 tokens par seconde, assez pour lire confortablement au fil du streaming, tandis qu'une machine CPU seul en DDR5 tombe à environ 8 tokens par seconde et convient mieux au traitement par lots qu'au chat en direct. La fenêtre de contexte monte jusqu'à 256K, mais voyez-la comme un plafond. La mémoire augmente avec ce que vous remplissez réellement, et à 128K de contexte l'empreinte totale grimpe à environ 131 GB : les chiffres en contexte long supposent donc une machine conçue pour ça.
Face à Devstral 2 123B, qui affiche presque le même nombre de paramètres, Qwen 3.5 échange en général la spécialisation pure dans le code contre la polyvalence : il couvre chat, raisonnement et vision dans un seul modèle plutôt que de se cantonner à un domaine. Cette polyvalence est son atout majeur, et les petits frères Qwen 3 0.6B et 1.7B restent le choix raisonnable quand vous n'avez besoin que d'un chat léger sur du matériel modeste. La licence est Apache 2.0, vous pouvez donc l'utiliser commercialement et en production sans restriction, ce qui est rare à ce niveau de capacité et une vraie raison de le préférer à des poids plus contraints.
Caractéristiques
Taille selon la quantisation
| Quantisation | Bits/poids | Téléchargement | RAM min. | Qualité |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 51.1 GB | 96 GB | Perte sensible |
| Q4_K_MRecommandée | 4.85 | 74.0 GB | 96 GB | Recommandée |
| Q5_K_M | 5.65 | 86.2 GB | 128 GB | Élevée |
| Q8_0 | 8.5 | 129.6 GB | 192 GB | Quasi originale |
| F16 | 16 | 244.0 GB | 256 GB | Originale |
Les tailles sont estimées à partir du nombre de paramètres × bits par poids ; les builds GGUF réels varient légèrement. · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →
Mémoire nécessaire selon la longueur de contexte
| Contexte | Cache KV (est.) | Mémoire totale (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~1.8 GB | ~75.8 GB |
| 8K tokens | ~3.6 GB | ~77.6 GB |
| 32K tokens | ~14.3 GB | ~88.3 GB |
| 128K tokens | ~57.2 GB | ~131.2 GB |
Le cache KV grossit avec la longueur du contexte — un modèle qui tient à 4K peut manquer de mémoire à 32K. Les estimations supposent un cache FP16 avec grouped-query attention ; l'usage réel varie selon le runtime.
Vitesse estimée selon le matériel
| Matériel | Bande passante | ~Vitesse |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Ne tient pas dans la VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | Ne tient pas dans la VRAM |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~14 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~38 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~57 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~8 tok/s |
La génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire : tok/s ≈ bande passante × 0,85 ÷ taille du modèle en Q4. Les chiffres réels varient selon le runtime et la longueur du contexte.
Le faire tourner en local
Le chemin le plus simple est Ollama — une commande et vous discutez :
ollama run qwen3.5:122bSources et téléchargements
Ollama Library
Téléchargez et lancez le modèle avec une seule commande.
ollama.comHugging Face
Poids du modèle, fichiers et détails de la licence.
huggingface.coDépôt GitHub officiel
Code source, releases et issues de Alibaba.
github.comAlibaba — page officielle
Page officielle et documentation de Alibaba.
qwen.ai