← Tüm modellerMODEL TESTİ

Qwen 3 0.6B çalıştırabilir miyim?

Alibaba imzalı Qwen 3 0.6B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 2 GB RAM ister (0.4 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~841 tok/s bekleyebilirsin.

Donanım sinyallerin okunuyor…

Gerçek dünya notları

Qwen 3 0.6B gerçekten minik bir model ve zaten olay da bu. 4-bit'te yaklaşık 0.4 GB, q8 derlemesi bile yalnızca 0.6 GB; yani 2 GB RAM'e rahat rahat sığıyor, üstüne de yer kalıyor. Bu da onu pratikte her şeyde çalışır kılıyor: eski bir dizüstü, Raspberry Pi sınıfı bir kart, bir telefon ya da herhangi bir modern GPU'nun bir köşesi. Onu her işi yapan bir asistan gibi değil; bir LLM çalıştırması beklenmeyecek donanımda yerel metin üretimi istediğinde uzandığın model gibi düşün.

Günlük kullanımda öne çıkan özelliği ham hız. Bir RTX 3060'ta saniyede yaklaşık 841 token üretiyor, M-serisi Max yaklaşık 958'de duruyor, 4090 ise kabaca saniyede 2355 token'a ulaşıyor; bu okuyabileceğinden çok daha hızlı ve sıkı döngülere ya da toplu işlere gömecek kadar hızlı. DDR5'li bir CPU'da bile yaklaşık 140 tok/s alıyorsun, gayet kullanılabilir. 32K bağlam penceresi gerçek ve her şey küçük kaldığı için tamamen dolu bir 32K bağlam toplamda yalnızca yaklaşık 1.7 GB istiyor; yani burada KV-cache baskısını pek düşünmek zorunda kalmıyorsun.

Bu takasta kendine karşı dürüst ol: 0.6B parametreyle bu bir sohbet modeli, bir akıl yürütücü değil. Çok adımlı, yapılandırılmış ya da kod ağırlıklı her şey için aynı ailedeki Qwen 3 4B genelde belirgin biçimde öne geçiyor; hatta Qwen 3 1.7B bile talimatları daha güvenilir izleme eğiliminde. Gemma 3 1B karşısında daha hafif, daha hızlı seçenek; gerçi basit sohbette benzer bir alanda yer alıyorlar. Asıl üstünlüğü ayak izi artı hız ve lisans da yardımcı oluyor: Apache 2.0, sağlayıcıya özgü hiçbir bağ olmadan, ticari kullanım dahil özgürce kullanabileceğin anlamına geliyor.

Teknik özellikler

Parametre0.6B
Bağlam penceresi32K token
SağlayıcıAlibaba
LisansApache 2.0
Çıkış2025-04
En iyi olduğu alanSohbet

Nicemlemeye göre boyut

NicemlemeBit/ağırlıkİndirmeMin RAMKalite
Q2_K3.350.3 GB2 GBBelirgin kayıp
Q4_K_MÖnerilen4.850.4 GB2 GBÖnerilen
Q5_K_M5.650.4 GB2 GBYüksek
Q8_08.50.6 GB3 GBOrijinale yakın
F16161.2 GB3 GBOrijinal

Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →

Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı

BağlamKV önbelleği (tahmini)Toplam bellek (Q4)
4K token~0.2 GB~0.6 GB
8K token~0.3 GB~0.7 GB
32K token~1.3 GB~1.7 GB

KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.

Donanıma göre tahmini hız

DonanımBant genişliği~Hız
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~841 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~2355 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~234 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~631 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~958 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~140 tok/s

Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.

Yerel çalıştır

En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:

ollama run qwen3:0.6b

Sık sorulan sorular