← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить Qwen 3.5 9B?

Модели Qwen 3.5 9B от Alibaba нужно около 12 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 5.5 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~56 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

Qwen 3.5 9B — это универсальная модель Alibaba начала 2026 года, и самое интересное в ней то, что она работает не только с текстом: помимо чата и рассуждений она понимает изображения. В 4-битной квантизации модель занимает около 5.5 GB — впритык, но реально помещается на GPU с 12 GB, а на Mac с Apple Silicon свободно ложится в унифицированную память. Если нужно ужать её под более слабое железо, можно опуститься до 2-битной сборки примерно на 3.8 GB, но за это вы платите качеством. На практике закладывайте около 12 GB системной RAM как нижнюю планку.

В повседневной работе модель ощущается быстрой. На RTX 3060 в 4-битном режиме можно рассчитывать примерно на 56 tok/s, а M-series Max выжимает около 64 tok/s — и то, и другое быстрее, чем вы успеваете читать. Если у вас есть RTX 4090, она уходит далеко вперёд, выдавая порядка 157 tok/s. Контекстное окно в 256K — главная цифра в характеристиках, но насчёт памяти будьте реалистами: даже при контексте 128K общий объём вырастает примерно до 23.2 GB, а это намного больше, чем влезает в карту на 12 GB. Держите рабочий контекст скромным, если только у вас нет GPU на 24 GB про запас.

На фоне собственного семейства позиционирование очевидно: модели Qwen 3 0.6B и 1.7B — это лёгкие чат-only варианты для ограниченного железа, тогда как эта 9B — та, к которой вы обращаетесь, когда нужны и рассуждения, и понимание изображений в одной модели. GLM-4.6V-Flash — сопоставимая альтернатива с поддержкой зрения того же размера, и обе модели обычно идут вровень в зависимости от задачи. Главная сильная сторона Qwen 3.5 9B — широта возможностей в одной загрузке, а лицензия Apache 2.0 означает, что вы можете использовать её в коммерческих проектах без каких-либо ограничений.

Характеристики

Параметры9B
Контекстное окно256K токенов
РазработчикAlibaba
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2026-03
Лучше всего дляЧат, Рассуждения, Изображения

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.353.8 GB8 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.855.5 GB12 GBРекомендуется
Q5_K_M5.656.4 GB12 GBВысокое
Q8_08.59.6 GB16 GBПочти оригинал
F161618.0 GB24 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~0.6 GB~6.1 GB
8K токенов~1.1 GB~6.6 GB
32K токенов~4.4 GB~9.9 GB
128K токенов~17.7 GB~23.2 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~56 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~157 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~16 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~42 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~64 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~9 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 qwen3.5:9b

Частые вопросы