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Posso rodar o Qwen 3.5 4B?

O Qwen 3.5 4B, da Alibaba, precisa de cerca de 6 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 2.4 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~126 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Qwen 3.5 4B é um modelo denso pequeno feito para quem quer um assistente local competente que quase não pesa no hardware. Em quantização de 4 bits ele fica em torno de 2.4 GB, então cabe em praticamente qualquer GPU moderna com folga, roda tranquilo na memória unificada de um Mac com Apple Silicon, e o mínimo de 6 GB de RAM significa que até um notebook mais antigo consegue hospedá-lo. Ele também lida com visão, não só chat, algo incomum nesse tamanho. A licença Apache 2.0 quer dizer que você pode usá-lo comercialmente e em produção sem nenhuma amarra.

No uso diário ele é rápido. Numa RTX 4090 você vê cerca de 353 tokens por segundo, e uma RTX 3060 intermediária ainda entrega por volta de 126 tok/s, ambas bem mais rápidas do que você consegue ler. Um chip M-series Max fica perto de 144 tok/s, e até CPU pura em DDR5 alcança uns 21 tok/s se você tiver paciência. A janela de contexto de 256K é generosa, mas trate-a como margem, não como padrão. A memória sobe rápido conforme você a preenche: com contexto de 128K o consumo total chega a cerca de 14.7 GB, o que vai estourar a maioria das placas de consumo, então mantenha o contexto de trabalho modesto a menos que você tenha memória de sobra.

Dentro da própria família, ele fica bem acima dos minúsculos Qwen 3 1.7B e 0.6B, que servem melhor a celulares e uso embarcado do que a ser seu assistente principal. Comparado ao Phi-4 Mini 3.8B, o Qwen 3.5 4B costuma parecer mais amplo graças ao suporte a visão e ao contexto mais longo, enquanto o Phi-4 Mini tende a se sair bem em raciocínio de escopo restrito. O traço de destaque aqui é o valor desse tamanho: um 4B multimodal que roda rápido em hardware modesto sob uma licença totalmente permissiva é uma combinação rara, e isso o torna uma escolha padrão fácil para uma configuração local leve.

Especificações

Parâmetros4B
Janela de contexto256K tokens
FornecedorAlibaba
LicençaApache 2.0
Lançamento2026-03
Ideal paraChat, Visão

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.351.7 GB4 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.852.4 GB6 GBRecomendada
Q5_K_M5.652.8 GB6 GBAlta
Q8_08.54.3 GB8 GBQuase original
F16168.0 GB12 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~0.4 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

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/s~126 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~353 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~35 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~95 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~144 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~21 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 qwen3.5:4b

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Qwen 3.5 4B — Posso rodar localmente?