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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

Parâmetros27B
Janela de contexto256K tokens
FornecedorAlibaba
LicençaApache 2.0
Lançamento2026-02
Ideal paraChat, Raciocínio, Programação, Visão

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.3511.3 GB16 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.8516.4 GB24 GBRecomendada
Q5_K_M5.6519.1 GB32 GBAlta
Q8_08.528.7 GB48 GBQuase original
F161654.0 GB96 GBOriginal

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

ContextoCache 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

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sNão cabe na VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~52 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~5 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~14 tok/s
Apple M-series Max410 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 qwen3.5:27b

Perguntas frequentes