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
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 0.3 GB | 2 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 0.4 GB | 2 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 0.4 GB | 2 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 0.6 GB | 3 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 1.2 GB | 3 GB | Orijinal |
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
| Bağlam | KV 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
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~841 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~2355 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~234 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~631 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 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 qwen3:0.6bKaynaklar ve indirme