Qwen 3.5 9B çalıştırabilir miyim?
Alibaba imzalı Qwen 3.5 9B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 12 GB RAM ister (5.5 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~56 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Qwen 3.5 9B, Alibaba'nın 2026 başına ait genelci modeli; asıl ilginç yanı sohbet ve akıl yürütmenin yanında görüntü (vision) işleyebilmesi, yani salt metinle sınırlı kalmaması. 4-bit niceleme (quant) ile yaklaşık 5.5 GB'a iniyor; bu da 12 GB'lık bir GPU'ya sıkışsa da çalışabilen bir boyut ve Apple Silicon Mac'lerde birleşik bellekte rahatça oturuyor. Daha küçük bir donanıma sığdırmak istersen kabaca 3.8 GB'lık 2-bit sürüme düşebilirsin, ama bunun bedelini kalite olarak ödersin. Pratikte taban sınır olarak yaklaşık 12 GB sistem RAM'i hesapla.
Günlük kullanımda hızlı hissettiriyor. RTX 3060 üzerinde 4-bit ile saniyede yaklaşık 56 token (~56 tok/s) bekleyebilirsin; M serisi Max bunu kabaca ~64 tok/s'ye çıkarıyor — ikisi de okuma hızından daha hızlı. Elinde varsa RTX 4090 yaklaşık 157 tok/s ile çok daha önde koşuyor. 256K bağlam penceresi öne çıkan rakam, ama bellek konusunda gerçekçi ol: 128K bağlamda bile toplam ayak izi yaklaşık 23.2 GB'a tırmanıyor, ki bu 12 GB'lık bir kartın çok ötesine taşıyor. 24 GB'lık bir GPU'n yoksa çalışma bağlamını ölçülü tut.
Kendi ailesi içinde konumu çok net: Qwen 3 0.6B ve 1.7B modelleri kısıtlı donanım için yalnızca sohbet eden tüy siklet modeller; bu 9B ise akıl yürütme ile görüntü anlamayı aynı modelde istediğinde başvuracağın model. GLM-4.6V-Flash aynı boyutta, görüntü yetenekli kıyaslanabilir alternatif ve ikisi göreve bağlı olarak genelde başa baş gidiyor. Qwen 3.5 9B'nin öne çıkan özelliği, tek bir indirmede sunduğu kapsam genişliği; Apache 2.0 lisansı sayesinde de hiçbir koşula bağlı olmadan ticari olarak kullanabilirsin.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.8 GB | 8 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 5.5 GB | 12 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 6.4 GB | 12 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 9.6 GB | 16 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 18.0 GB | 24 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 | ~0.6 GB | ~6.1 GB |
| 8K token | ~1.1 GB | ~6.6 GB |
| 32K token | ~4.4 GB | ~9.9 GB |
| 128K token | ~17.7 GB | ~23.2 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 | ~56 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~157 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~16 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~42 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~64 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~9 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 qwen3.5:9bKaynaklar ve indirme