Могу ли я запустить Qwen 3.5 4B?
Модели Qwen 3.5 4B от Alibaba нужно около 6 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 2.4 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~126 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
Qwen 3.5 4B — это небольшая плотная (dense) модель для тех, кому нужен толковый локальный ассистент, почти не нагружающий железо. В 4-битной квантизации она занимает около 2.4 GB, поэтому помещается практически в любую современную GPU с запасом, спокойно работает в унифицированной памяти на Mac с Apple Silicon, а минимум в 6 GB RAM означает, что её потянет даже старый ноутбук. Кроме чата она умеет работать с изображениями (vision), что редкость для такого размера. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое использование и запуск в продакшене без каких-либо ограничений.
В повседневной работе она быстрая. На RTX 4090 вы получите около 353 tok/s, а средняя RTX 3060 всё ещё выдаёт примерно 126 tok/s — обе скорости намного выше, чем вы способны читать. M-series Max держится около 144 tok/s, и даже чистый CPU на DDR5 осиливает порядка 21 tok/s, если вы готовы подождать. Контекстное окно в 256K щедрое, но воспринимайте его как запас, а не как значение по умолчанию. По мере заполнения память растёт круто: при контексте 128K общий объём достигает примерно 14.7 GB, что переполнит большинство потребительских карт, поэтому держите рабочий контекст скромным, если у вас нет лишней памяти.
Внутри своего семейства она заметно выше крошечных Qwen 3 1.7B и 0.6B, которые больше подходят для телефонов и встраиваемых задач, чем на роль основного ассистента. По сравнению с Phi-4 Mini 3.8B, Qwen 3.5 4B обычно ощущается более универсальной благодаря поддержке vision и более длинному контексту, тогда как Phi-4 Mini лучше держится на узко очерченных задачах рассуждения. Главное достоинство здесь — отдача за такой объём: мультимодальная модель на 4B, которая быстро работает на скромном железе под полностью свободной лицензией, — редкое сочетание, и это делает её удобным выбором по умолчанию для лёгкой локальной сборки.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~0.4 GB | ~2.8 GB |
| 8K токенов | ~0.8 GB | ~3.2 GB |
| 32K токенов | ~3.1 GB | ~5.5 GB |
| 128K токенов | ~12.3 GB | ~14.7 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| 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 |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.
Запустите локально
Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:
ollama run qwen3.5:4bИсточники и загрузки
Ollama Library
Скачайте и запустите модель одной командой.
ollama.comHugging Face
Веса модели, файлы и подробности лицензии.
huggingface.coОфициальный репозиторий на GitHub
Исходный код, релизы и issues от Alibaba.
github.comAlibaba — официальная страница
Официальная страница и документация от Alibaba.
qwen.ai