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.
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. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 12.5 GB | ~267 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 16 GB | ~242 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 22.2 GB | ~207 tok/s | Na styk | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 25.8 GB | ~29 tok/s | Częściowo w RAM | |
| Q6_K 6.56 bpw | 29.7 GB | ~26 tok/s | Częściowo w RAM | |
| Q8_0 8.50 bpw | 38.2 GB | ~23 tok/s | Częściowo 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).
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.
Jak uruchomić Qwen 3.6 35B-A3B
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run qwen3.6:35b-a3bSpecyfikacja
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
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.
Czy uruchomię Qwen 3.6 35B-A3B na moim GPU?
- Qwen 3.6 35B-A3B na AMD Radeon RX 7800 XT
- Qwen 3.6 35B-A3B na AMD Radeon RX 7900 XT
- Qwen 3.6 35B-A3B na AMD Radeon RX 7900 XTX
- Qwen 3.6 35B-A3B na AMD Radeon RX 9060 XT 16GB
- Qwen 3.6 35B-A3B na AMD Radeon RX 9060 XT 8GB
- Qwen 3.6 35B-A3B na AMD Radeon RX 9070
- Qwen 3.6 35B-A3B na AMD Radeon RX 9070 XT
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M1
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M1 Pro
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M2
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M2 Pro
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M3
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M3 Pro
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M4
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M4 Pro
- Qwen 3.6 35B-A3B na Apple M5
- Qwen 3.6 35B-A3B na Intel Arc B570
- Qwen 3.6 35B-A3B na Intel Arc B580
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 3070
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 3090
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4060
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4070
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4080
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4080 Super
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 4090
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 5060
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 8GB
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 5070
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 5080
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA GeForce RTX 5090
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA L40S
- Qwen 3.6 35B-A3B na NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
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.