← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

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

Параметры4B
Контекстное окно256K токенов
РазработчикAlibaba
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2026-03
Лучше всего дляЧат, Изображения

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.351.7 GB4 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.852.4 GB6 GBРекомендуется
Q5_K_M5.652.8 GB6 GBВысокое
Q8_08.54.3 GB8 GBПочти оригинал
F16168.0 GB12 GBОригинал

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

КонтекстKV-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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
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

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 qwen3.5:4b

Частые вопросы