Qwen3.5 0.8B

0.8B

Alibaba Qwen3.5

最小的 Qwen3.5,适合手机、单板电脑,或者在大模型旁边当快速草稿/路由模型。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 0.6 GB,32K 下不到 1 GB。用满 256K 窗口约需 3.8 GB,几乎全是缓存,所以在这里超长上下文比权重本身更占内存。下方体积使用计算器的通用比特率,因为未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

⬇ 2.6M HF 下载量♥ 753 点赞Qwen/Qwen3.5-0.8B· 数据更新于 10/11/2026
消费级显卡Mac / 苹果芯片CPU / 轻量VPS

262K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q8_0

最佳质量

—

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.850.6 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.50.9 GB——估算
计算HF
2B

Qwen3.5 2B

Alibaba Qwen3.5

消费级显卡Mac / 苹果芯片
1.5 GB最低显存—精度

Qwen3.5 的 2B 尺寸,几乎什么硬件都能跑:老显卡、基础款 Mac、迷你主机和纯 CPU 服务器。24 层中只有 6 层保留会增长的 KV 缓存,每层只有 2 个 KV 头。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 1.5 GB,32K 下约 1.9 GB,用满 256K 窗口约 4.8 GB;即使 Q8_0,4K 下也只要约 2.2 GB。Qwen3.5 的小尺寸默认关闭推理模式。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。

9B

Qwen3.5 9B

Alibaba Qwen3.5

消费级显卡Mac / 苹果芯片
6.6 GB最低显存—精度

Qwen 最新的小尺寸模型,8 到 16 GB 显卡的常见选择。32 层中只有 8 层保留会增长的 KV 缓存,所以在普通硬件上也能用长上下文。Q4_K_M 在 4K 下约需 6.6 GB,32K 下约 7.5 GB,8 GB 显卡就能从容运行;用满 256K 窗口约需 15.2 GB。Q8_0 约需 10.4 GB,12 GB 起就很宽裕。Qwen3.5 的小尺寸默认关闭推理模式;它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。

4B

Qwen3.5 4B

Alibaba Qwen3.5

消费级显卡Mac / 苹果芯片
3.3 GB最低显存—精度

Qwen3.5 的 4B 尺寸,适合 4 到 8 GB 显卡、基础款 Mac 和纯 CPU 机器。32 层中只有 8 层保留会增长的 KV 缓存。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 3.3 GB,32K 下约 4.3 GB,所以 6 GB 显卡就够长对话使用;用满 256K 窗口约需 12 GB。Qwen3.5 的小尺寸默认关闭推理模式;它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。

3B

Llama 3.2 3B Instruct

Meta Llama 3.2

消费级显卡Mac / 苹果芯片
2.0 GB最低显存99.8%精度

小巧而实用,4GB 显存或 8GB 内存即可运行,甚至可在手机端通过 llama.cpp 运行。

在本地运行 Qwen3.5 0.8B

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Qwen3.5 0.8B 约需 0.6 GB —— 权重 0.5 GB、KV 缓存 0.05 GB、激活缓冲 0.1 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 11 张,Mac M1 8G 起步;78 张卡中有 78 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 0.33 GB,总量来到 0.9 GB。这比参数量给人的印象要温和:24 层中只有 6 层的 KV 缓存会随上下文增长,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 4 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 Qwen3.5 0.8B 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

Qwen3.5 0.8B 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 0.6 GB,到 32K 时约 0.9 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
Qwen3.5 0.8B 能在 8GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 0.6 GB,在 Mac M1 8G 上还剩 5.4 GB,本索引中 11 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 78 张可以。
Qwen3.5 0.8B 该用哪个量化档位?
该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、Q8_0。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-11 RSS → /zh/feed.xml