Qwen 3.5 — lokalny model AI od Alibaba Cloud

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 24 lutego 2026

Flagowa nowa generacja Alibaby z lutego 2026. Qwen 3.5 natychmiast zdominował wiele benchmarków open-source, osiągając 88,4 pkt na GPQA Diamond i 76,4 pkt na SWE-bench Verified. Architektura MoE zapewnia 8–19× wyższą przepustowość dekodowania niż wcześniejszy Qwen3, obsługując 200+ języków. Licencja Apache 2.0.

Hugging Face Qwen Blog VRAM Reference

Warianty

Najmniejszy wariant Qwen 3.5 potrzebuje około 1 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.

Model	VRAM	Kontekst	Uruchom
Qwen 3.5 0.8B → 0.8B	~1.3 GB	256,000	`ollama run qwen3.5:0.8b`
Qwen 3.5 2B → 2B	~2 GB	256,000	`ollama run qwen3.5:2b`
Qwen 3.5 4B → 4B	~3.2 GB	256,000	`ollama run qwen3.5:4b`
Qwen 3.5 9B → 9B	~6.2 GB	256,000	`ollama run qwen3.5:9b`
Qwen 3.5 27B → 27B	~17.1 GB	262,144	`ollama run qwen3.5:27b`
Qwen 3.5 35B-A3B → 35B (3B active)	~21.9 GB	262,144	`ollama run qwen3.5:35b-a3b`
Qwen 3.5 122B-A10B → 122B (10B active)	~74.5 GB	262,144	`ollama run qwen3.5:122b`
Qwen 3.5 397B-A17B → 397B (17B active)	~240.5 GB	262,144	tag hostowany w chmurze

Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.

Jak uruchomić Qwen 3.5 lokalnie

Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.

$ollama run qwen3.5:0.8b

Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.

Licencja

Apache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Dotyczy: Qwen 3.5 0.8B, Qwen 3.5 2B, Qwen 3.5 4B, Qwen 3.5 9B, Qwen 3.5 27B, Qwen 3.5 35B-A3B, Qwen 3.5 122B-A10B, Qwen 3.5 397B-A17B

Polecane GPU

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Qwen 3.5 lokalnie (min. 1 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

Intel Arc B570 10GB

10 GB VRAM · 150 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Czy uruchomię Qwen 3.5 na moim GPU?

Qwen 3.5 — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Qwen 3.5 need?

Qwen 3.5 needs about 1 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Qwen 3.5 0.8B (1 GB, Q4_K_M); Qwen 3.5 2B (2 GB, Q4_K_M); Qwen 3.5 4B (3 GB, Q4_K_M); Qwen 3.5 9B (6 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run Qwen 3.5 on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes — Qwen 3.5 runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.

What quantization should I use for Qwen 3.5?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Qwen 3.5 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run Qwen 3.5 with Ollama?

Install Ollama, then run: ollama run qwen3.5:0.8b. This downloads Qwen 3.5 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.

Oficjalne linki

Hugging Face Qwen Blog VRAM Reference