Qwen 3.5 4B çalıştırabilir miyim?
Alibaba imzalı Qwen 3.5 4B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 6 GB RAM ister (2.4 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~126 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Qwen 3.5 4B, donanımını neredeyse hiç zorlamayan, yetenekli bir yerel asistan isteyenler için tasarlanmış küçük, yoğun (dense) bir model. 4-bit quant ile boyutu 2.4 GB civarında kalıyor; bu sayede hemen her modern GPU'ya rahatça yerleşiyor, Apple Silicon Mac'lerde unified memory üzerinde sorunsuz çalışıyor ve 6 GB minimum RAM gereksinimi sayesinde eski bir dizüstü bile bu modeli barındırabiliyor. Üstelik sadece sohbet değil, görsel (vision) işlemeyi de destekliyor; bu boyutta pek rastlanmayan bir şey. Apache 2.0 lisansı, hiçbir kısıtlama olmadan ticari olarak ve production ortamında kullanabileceğiniz anlamına geliyor.
Günlük kullanımda hızlı. Bir RTX 4090'da saniyede yaklaşık 353 token görürsünüz; orta seviye bir RTX 3060 bile kabaca 126 tok/s veriyor ki ikisi de okuyabileceğinizden çok daha hızlı. M serisi bir Max yaklaşık 144 tok/s seviyesinde duruyor, DDR5 üzerinde salt CPU bile sabırlıysanız 21 tok/s civarını yakalıyor. 256K bağlam (context) penceresi cömert, ama bunu varsayılan değil, bir manevra alanı olarak görün. Pencereyi doldurdukça bellek tüketimi hızla tırmanıyor: 128K bağlamda toplam ayak izi yaklaşık 14.7 GB'a ulaşıyor ki bu çoğu tüketici kartının kapasitesini aşar. O yüzden bol belleğiniz yoksa çalışma bağlamını mütevazı tutun.
Kendi ailesi içinde, daha çok telefon ve gömülü (embedded) kullanıma uygun olan küçük Qwen 3 1.7B ve 0.6B modellerinin epey üstünde yer alıyor; o modeller asıl asistanınız olmaktan ziyade bu tür senaryolara daha yatkın. Phi-4 Mini 3.8B ile karşılaştırıldığında, Qwen 3.5 4B görsel desteği ve daha uzun bağlamı sayesinde genellikle daha kapsamlı hissettiriyor; Phi-4 Mini ise dar kapsamlı akıl yürütme görevlerinde kendini iyi savunuyor. Buradaki asıl öne çıkan özellik, bu ayak izinin sunduğu değer: tamamen serbest bir lisans altında, mütevazı donanımda hızlı çalışan multimodal bir 4B nadir bir kombinasyon ve bu da onu hafif bir yerel kurulum için kolay bir varsayılan tercih haline getiriyor.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 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 | ~0.4 GB | ~2.8 GB |
| 8K token | ~0.8 GB | ~3.2 GB |
| 32K token | ~3.1 GB | ~5.5 GB |
| 128K token | ~12.3 GB | ~14.7 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 | ~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 |
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 qwen3.5:4bKaynaklar ve indirme