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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 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 | ~0.4 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~126 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~353 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~35 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~95 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 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 qwen3.5:4bFontes e downloads