Qwen 3.6 35B-A3Bは動く?
AlibabaのQwen 3.6 35B-A3Bは、推奨の4bit量子化で約32 GBのRAMが必要です(ダウンロードは21.2 GB)。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 Apple M-series Maxならおよそ ~192 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
Qwen 3.6 35B-A3B は mixture-of-experts(MoE)モデルであり、この性質がこのモデルの用途をすべて物語っています。総パラメータ数は 35B ですが、トークンごとに有効化されるのは 3B だけなので、小型モデル並みの速度で動作しながら、メモリは大型モデル並みに必要とします。4-bit 量子化では重みがおよそ 21.2 GB に収まりますが、全エキスパートを保持するには最低でも約 32 GB の RAM が必要です。そのため RTX 3060 のような 12 GB のカードでは収まらず、適しません。本来の活躍の場は 24 GB の RTX 4090 か、ユニファイドメモリを潤沢に積んだ Apple Silicon の Mac です。
日常利用では有効パラメータ 3B の効果がはっきり表れます。4090 ではおよそ 471 トークン/秒、M シリーズの Max ではおよそ 192 が見込め、これはサイズが 3 分の 1 程度のほとんどの密(dense)モデルより高速です。DDR5 での CPU 推論でも約 28 トークン/秒は出るため、バッチ処理には十分使えます。チャット、推論、コーディング、ビジョンに対応しており、何でもこなせるローカルモデルとして 1 つで役目を果たします。256K のコンテキストウィンドウは余裕がありますが、注意点はメモリです。128K を埋めるだけで総使用量が約 53.8 GB まで膨らむため、長コンテキストの作業には 24 GB のカードではなく 64 GB のマシンが欲しくなります。
同系統の密モデルである Command R 35B と比べると、この MoE は同じ公称サイズでも概して大幅に高速に感じられます。メモリは 35B 分を支払いつつ、計算は 3B 相当で済むからです。トレードオフは MoE につきものの典型例です。最も難しい単発(single-shot)の推論では、密な 35B が時に優位に立つこともありますが、大半の作業では速度が勝ります。際立った特長は、この速度対能力比に加えて、ネイティブのビジョンを 1 つのパッケージに備えている点です。ライセンスは Apache 2.0 なので、プロバイダー側の制約なしに商用利用も本番環境での利用も自由に行えます。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 14.7 GB | 24 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 21.2 GB | 32 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 24.7 GB | 48 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 37.2 GB | 48 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 70.0 GB | 96 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ(推定) | 合計メモリ(Q4) |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~1.0 GB | ~22.2 GB |
| 8K トークン | ~2.0 GB | ~23.2 GB |
| 32K トークン | ~8.1 GB | ~29.3 GB |
| 128K トークン | ~32.6 GB | ~53.8 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | VRAMに収まりません |
| 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 |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます:tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。
ローカルで動かす
いちばん簡単なのはOllama — コマンド1つでチャットを始められます:
ollama run qwen3.6:35b