我能跑 Qwen 3.5 35B-A3B 吗？

Qwen 3.5 35B-A3B 是一款混合专家（MoE）模型，核心有个很实用的设计：35B 总参数里，每个 token 只激活约 3B。所以它能以小模型的速度生成，却调用着大模型的知识。代价在内存上：整个模型仍要完整放进 RAM，因此规划容量时要按完整体积算，而不是激活的那一小部分。4-bit 量化下约为 21 GB，系统内存建议至少 32 GB。12 GB 的 RTX 3060 放不下，所以现实中你需要一块 24 GB 显存的 GPU，或者大内存的 Apple Silicon 机器。

一旦装得下，MoE 架构的优势就显现出来，在同体量里它跑得相当快。在 RTX 4090 上能看到约 471 tok/s，Apple M Max 上大约 192 tok/s，两者都快到生成速度超过你的阅读速度。DDR5 上纯 CPU 约 28 tok/s，偏慢但用于批处理还能接受。它支持对话、推理、编程和视觉，还带有 256K 的大上下文窗口。不过这个上限要谨慎对待：在 128K 上下文时总内存占用会爬升到约 53.8 GB，所以长上下文场景需要一台真正的大内存机器，而不只是够加载权重就行。

和同尺寸的稠密模型 Command R 35B 相比，真正的差别在 MoE 架构而非参数量：标称尺寸相同，但因为只激活 3B，Qwen 每个 token 通常快得多。这种「速度对能力」的比值正是它最突出的特点——用一个拥有 35B 知识量的模型，换来近乎即时的生成，外加多模态视觉支持。如果你内存吃紧、只需要基础对话，那更小的 Qwen 3 0.6B 和 1.7B 才是合适之选。授权方面最省心：Apache 2.0 意味着你可以自由使用，包括商用和生产环境，没有任何厂商专属条款需要阅读。