Qwen 3.7 — lokalny model AI od Alibaba Cloud

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

ZAPOWIEDŹ (czerwiec 2026, specyfikacja niezweryfikowana). Następca Qwen 3.6 od Alibaby — MoE 35B-A3B z natywnym wejściem multimodalnym, licencją Apache 2.0 i kontekstem ~256K (rozszerzalnym). Możliwy do uruchomienia na sprzęcie konsumenckim w Q4. Liczby przeniesione z linii Qwen 3.6; zweryfikuj je na karcie modelu na Hugging Face.

Hugging Face Qwen

Warianty

Najmniejszy wariant Qwen 3.7 potrzebuje około 22 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.

ModelVRAM
Qwen 3.7 35B-A3B
35B (3B active)
~21.9 GB

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

Jak uruchomić Qwen 3.7 lokalnie

Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.

ollama run qwen3-7

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 3.7 35B-A3B

Polecane GPU

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Qwen 3.7 lokalnie (min. 22 GB VRAM), to NVIDIA GeForce RTX 5090 (32 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.
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
32 GB VRAM · 575 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Qwen 3.7 — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Qwen 3.7 need?

Qwen 3.7 needs about 22 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Qwen 3.7 35B-A3B (22 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run Qwen 3.7 on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes — Qwen 3.7 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 3.7?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Qwen 3.7 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 3.7 with Ollama?

Qwen 3.7 has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.