Posso rodar o Qwen 3.5 27B?
O Qwen 3.5 27B, da Alibaba, precisa de cerca de 24 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 16.4 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~21 tok/s em um Apple M-series Max.
Lendo os sinais do seu hardware…
Notas do mundo real
O Qwen 3.5 27B é o modelo para quando um 8B parece raso demais e você tem hardware de verdade para gastar. É um 27B denso que dá conta de chat, raciocínio, programação e visão, então serve como cavalo de batalha local em vez de um assistente de truque único. O porém é o tamanho: em 4-bit ele fica em torno de 16.4 GB, e você quer pelo menos 24 GB de RAM para carregá-lo sem aperto. Isso elimina uma placa de 12 GB como uma RTX 3060, onde ele simplesmente não cabe, e aponta para uma GPU de 24 GB ou um Mac com Apple Silicon e memória unificada generosa.
Numa RTX 4090 você pode esperar cerca de 52 tokens por segundo em 4-bit, o que transmite mais rápido do que você lê e fica confortável para trabalho interativo. Num M-series Max ele se estabiliza perto de 21 tokens por segundo, ainda tranquilo para chat e código, mas mais lento em gerações longas; CPU pura em DDR5 cai para uns 3 tokens por segundo, terreno de paciência. O contexto de 256K é o número de destaque, mas trate-o como um teto: em 128K a memória total sobe para cerca de 45.4 GB, então numa placa de 24 GB mantenha o contexto de trabalho bem abaixo do máximo.
A comparação natural é o Gemma 3 27B, o outro 27B de pesos abertos com visão nessa faixa de tamanho. O Gemma costuma ser a escolha mais segura se o foco é principalmente chat polido e compreensão de imagens, enquanto o Qwen 3.5 27B em geral se sai mais forte em programação e raciocínio estruturado, que é onde mora seu valor de destaque para desenvolvedores. A grande vitória prática é o licenciamento: ele vem sob Apache 2.0, então você pode usá-lo comercialmente e em produção sem amarras específicas do provedor, ao contrário dos termos de pesos abertos que acompanham o Gemma.
Especificações
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 11.3 GB | 16 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 16.4 GB | 24 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 19.1 GB | 32 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 28.7 GB | 48 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 54.0 GB | 96 GB | Original |
Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →
Memória necessária por tamanho de contexto
| Contexto | Cache KV (est.) | Memória total (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.9 GB | ~17.3 GB |
| 8K tokens | ~1.8 GB | ~18.2 GB |
| 32K tokens | ~7.3 GB | ~23.7 GB |
| 128K tokens | ~29.0 GB | ~45.4 GB |
O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.
Velocidade estimada por hardware
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Não cabe na VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~52 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~5 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~14 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~21 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 tok/s |
A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.
Rode localmente
O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:
ollama run qwen3.5:27bFontes e downloads