Qwen3.6 35B-A3B
35B-A3BAlibaba Qwen3.6
今年被推荐最多的 24 GB 显卡模型之一:总参数 35.6B,每个 token 约激活 3B,每个 token 读取的数据量和 3B 模型差不多。40 层中只有 10 层保留会增长的 KV 缓存,所以上下文很便宜:Q4_K_M 在 4K 下约需 23.4 GB,32K 下约 24.0 GB。按本站的规则,这在 24 GB 显卡上属于「勉强」而不是「宽裕」,因为本站计入了多数指南忽略的运行缓冲;32 GB 显卡,或 48 GB 的 Mac(靠 GPU 可用的那部分统一内存)才有真正的余量。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。
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
相似模型
与 Qwen3.6 27B 对比Qwen3.6 27B
Alibaba Qwen3.6
Qwen3.6 这一代的稠密模型,也是很受欢迎的本地写代码模型。它和更新的 Qwen3.8 27B 结构相同:64 层中只有 16 层保留会增长的 KV 缓存。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 19.1 GB,32K 下约 21.0 GB,两种情况在 24 GB 显卡上都很宽裕。Q5_K_M 在 24 GB 上偏紧;16 GB 显卡在这里列出的任何档位都装不下。体积按 bartowski 发布的 GGUF 文件计算,Unsloth 的同档位文件约小 1 GB。各档位的质量损失未公布。
Gemma 4 26B-A4B IT
Google Gemma 4
Google Gemma 4 的混合专家模型:文本部分约 25B 参数,每 token 激活约 4B,256K 上下文,支持图像输入。30 层中只有 5 层的缓存随上下文增长,而且这些层用的是更少、更宽的注意力头,所以缓存很小——32K 下约 0.9 GB,用满 256K 也只要约 5.3 GB。Q4 下 32K 上下文约 17 GB:24 GB 显卡可以从容运行,甚至能加载完整窗口(偏紧)。16 GB 显卡差一点装不下。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。
Gemma 4 31B IT
Google Gemma 4
Google Gemma 4 的稠密旗舰:约 31B 参数,256K 上下文,支持图像输入。60 层中只有 10 层缓存完整上下文,而且这些层只用 4 个宽 KV 头,所以 128K 上下文只增加约 11 GB 缓存,常规的 60 层结构则要约 120 GB。Q4 下 4K 上下文约 21 GB——在 24 GB 显卡上刚好压在"从容"的边缘,32K 起就偏紧;32 GB 显卡跑 32K 很从容。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。
Muse Glimmer 30B
Meta Muse
Meta 自 Llama 4 以来第一个开放权重模型,8 月以 Apache 2.0 发布,目标就是单卡运行。它是稠密模型:28B 的文本解码器,通过单独的视觉编码器读取图像,输出文本。每四层中有三层使用 2K 滑动窗口,其余层只有 2 个 KV 头,所以长上下文格外便宜。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 17.7 GB,用满 128K 窗口也只要 19.4 GB,两种情况在 24 GB 显卡上都很宽裕。Q5_K_M 在 24 GB 上偏紧,Q8_0 需要 32 GB 显卡。视觉编码器(GGUF mmproj 文件约 1.4 GB)和 Meta 可选的投机解码草稿模型会额外占用显存,不含在上述数字内。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,Q4_K_M 一行是 Meta 官方发布的版本。基准成绩是 Meta 自己报的,各档位的质量损失也未公布。
在本地运行 Qwen3.6 35B-A3B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Qwen3.6 35B-A3B 约需 23.4 GB —— 权重 21.2 GB、KV 缓存 0.08 GB、激活缓冲 2.1 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 32 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 5090 起步;78 张卡中有 26 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 0.55 GB,总量来到 24.0 GB。这比参数量给人的印象要温和:40 层中只有 10 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 29 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Qwen3.6 35B-A3B 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
- Qwen3.6 35B-A3B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 23.4 GB,到 32K 时约 24.0 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。
- Qwen3.6 35B-A3B 能在 32GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 23.4 GB,在 RTX 5090 上还剩 8.6 GB,本索引中 4 张 32 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 26 张可以。
- Qwen3.6 35B-A3B 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。 注意这是 MoE 模型 —— 尽管每个 token 只激活一部分参数,全部参数仍需驻留显存,因此显存开销按总参数量算,而不是激活参数量。
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%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
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