Qwen 3.5 2B 在 Android 上運行

💡親測:Qwen 3.5 2B 在 Android 手機上—速度測試與提示(24字元)
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
ChatterUI v0.8.9-beta9 GitHub 發布支援 Qwen 3.5 2B
為什麼重要
推進行動裝置本機 AI,讓小型 LLM 無需雲端,從業人員受益。
下一步行動
從 GitHub 下載 ChatterUI v0.8.9-beta9,並在你的 Android 裝置上載入 Qwen 3.5 2B。
關鍵要點
- •ChatterUI v0.8.9-beta9 GitHub 發布支援 Qwen 3.5 2B
- •在 Poco F5 Snapdragon 7 Gen 2 硬體上測試
- •比同尺寸模型慢,但低上下文表現尚可
- •適合行動裝置 LLM 本機部署
🧠 深度解析
背景與延伸:來自公開資料,非原文內容。引用 7 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Qwen 3.5 系列包含多個模型變體,包括 27B 密集模型、35B-A3B MoE 模型(僅 3B 參數活躍)和 397B 旗艦模型,提供從行動裝置到伺服器級部署的靈活選項[2][3][5]
- •Qwen 3.5 35B-A3B 的 MoE 架構在消費級 GPU 上實現 60-100+ tokens/秒的推論速度,相比 27B 密集模型的 15-25 tokens/秒快 5 倍,使行動部署更加可行[2]
- •Qwen 3.5 於 2026 年 2 月 16 日發布,採用 Apache 2.0 開源授權,支援 201 種語言和原生視覺代理功能,推論成本約為 Claude 或 GPT 的十分之一[5]
- •Qwen 3.5 27B 密集模型在 SWE-bench Verified 上達到 72.4 分,與 GPT-5 mini 相當,證明架構和資料品質優化可超越單純的參數規模[3]
📊 競品分析▸ Show
| 功能 | Qwen 3.5 27B | Qwen 3.5 35B-A3B | GPT-5 mini | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|---|---|
| 推論速度 (RTX 3090) | 15-25 t/s | 60-100+ t/s | 未公開 | 未公開 |
| VRAM 需求 (Q4) | 16-18 GB | 20-22 GB | 未公開 | 未公開 |
| SWE-bench Verified | 72.4 | 未公開 | 72.4 | 未公開 |
| 授權 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | 專有 | 專有 |
| API 成本 | $0.40/M tokens | $0.40/M tokens | 更高 | 更高 |
| 語言支援 | 201 | 201 | 未公開 | 未公開 |
🛠️ 技術深入
• MoE 架構:Qwen 3.5 35B-A3B 使用混合專家路由,每個 token 僅啟動 3B 參數,總參數 35B,相比前代 Qwen3-235B-A22B(22B 活躍參數)性能提升[3] • 線性注意力層:採用線性注意力機制壓縮上下文為固定大小狀態,大幅降低 KV 快取記憶體需求,使 35B-A3B 能在消費級 GPU 上運行[3] • 上下文窗口:開源模型原生支援 262,144 tokens,可擴展至 1M+ tokens;託管 Qwen3.5-Plus 預設支援 1M tokens[4] • 量化支援:社群已測試 2-bit 和 3-bit 量化版本在消費級硬體上的可行性,保持可接受的品質[4] • 多模態能力:原生支援 MCP(Model Context Protocol)、搜尋和程式碼解釋器;GUI 代理功能在 AndroidWorld 達 66.8 分,ScreenSpot Pro 達 65.6 分[4]
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
⏳ 時間線
📎 來源 (7)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
- news.ycombinator.com — Item
- vertu.com — Qwen 3 5 27b vs Qwen 3 5 35b A3b Which Local LLM Reigns Supreme
- digitalapplied.com — Qwen 3 5 Medium Model Series Benchmarks Pricing Guide
- serenitiesai.com — Qwen35 Multimodal Agent Race 2026
- nxcode.io — Qwen 3 5 Developer Guide API Visual Agents 2026
- qwen.ai — Blog
- openrouter.ai — Qwen3.5 35b A3b
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原始來源: Reddit r/LocalLLaMA ↗
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