Alibaba Cloud35B (3B active)~22 GB VRAM przy Q4_K_M

Qwen 3.6 35B-A3B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

MoE successor to Qwen 3.5 35B-A3B, now with native image AND video input (3.5 was image-only). Q4_K_M is ~21 GB — fits a 24GB GPU, though a 32GB card (RTX 5090) leaves more headroom for KV cache at long context. Community reports running it on 6GB VRAM via heavy CPU offload at ~30 tok/s.

Qwen 3.6 35B-A3B potrzebuje około 22 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika92
Kreatywność90
Kod93

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.

Kwant.VRAMSzybkość (szac.)Dopasowanie
Q2_K
2.63 bpw
12.5 GB~267 tok/sMieści się
Q3_K_M
3.41 bpw
16 GB~242 tok/sMieści się
Q4_K_M
4.83 bpw
22.2 GB~207 tok/sNa styk
Q5_K_M
5.67 bpw
25.8 GB~29 tok/sCzęściowo w RAM
Q6_K
6.56 bpw
29.7 GB~26 tok/sCzęściowo w RAM
Q8_0
8.50 bpw
38.2 GB~23 tok/sCzęściowo w RAM
F16
16.00 bpw
71 GB—Za duży

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Qwen 3.6 35B-A3B →

Uruchom Qwen 3.6 35B-A3B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Qwen 3.6 35B-A3B, to NVIDIA GeForce RTX 5090 (32 GB).

Kup ten sprzęt NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB — 32 GB VRAM · 575 W board powerUruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

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.
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
32 GB VRAM · 575 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Jak uruchomić Qwen 3.6 35B-A3B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run qwen3.6:35b-a3b
Wagi na Hugging Face: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B ↗

Specyfikacja

Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.

Parametry
35 Billion (3B active)
Okno kontekstu
262,144
Architektura
Hybrid Gated DeltaNet + MoE (256 experts)
Dostawca
Alibaba Cloud
Licencja
Apache 2.0
Practical deployment
Single consumer GPU
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
32 GB
Rekord zaktualizowany
2026-04-16
LicencjaApache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy doreasoningcodingmultimodalconsumer gpu

Czy uruchomię Qwen 3.6 35B-A3B na moim GPU?

Inne rozmiary Qwen 3.6

Qwen 3.6 35B-A3B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Qwen 3.6 35B-A3B need?

About 22 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Qwen 3.6 35B-A3B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Qwen 3.6 35B-A3B needs about 22 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 207 tokens/sec.

How do I run Qwen 3.6 35B-A3B locally?

Install Ollama and run `ollama run qwen3.6:35b-a3b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Qwen 3.6 come in?

Qwen 3.6 27B (18 GB), Qwen 3.6 35B-A3B (22 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.