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Qwen 3.5 本地運行尺寸民調
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💡查看 Qwen 3.5 哪種尺寸主宰本地運行—依社群硬體趨勢選擇
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
27B 模型適用單卡 GPU 設定
為什麼重要
強調本地 Qwen 3.5 的硬體需求，幫助從業人員依社群動能選擇最佳模型尺寸。
下一步行動
檢查 GPU 設定，從 Hugging Face 下載 27B Qwen 3.5 進行單卡測試。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •27B 模型適用單卡 GPU 設定
- •35B 擠入 Mac Studio
- •122B 用於多 GPU 系統
- •討論社群支援程度
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 6 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Qwen 3.5 系列於2026年2月24日由阿里巴巴Qwen團隊發布，包括四個中型模型：122B-A10B（MoE，10B活躍參數）、35B-A3B（MoE，3B活躍參數）、27B（密集模型），支援262K token上下文長度[1]。
- •35B-A3B模型僅需8GB+ VRAM即可透過GGUF量化在單GPU上運行，並在多數基準測試中超越先前235B旗艦模型[1]。
- •Qwen3.5系列新增多模態支援，提升代理任務表現，如122B-A10B在BFCL-V4達72.2、BrowseComp 63.8分數領先[1][3]。
- •社群測試顯示27B與35B在本地運行時，27B密集模型在特定任務如3D列印模擬中表現出色，適合資源受限環境[2][4]。
📊 競品分析▸ Show
| 模型 | 參數規模 | 架構 | 基準表現 (MMLU-Pro) | 定價 (每M token輸入/輸出) |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B (10B活躍) | MoE + Hybrid Attn | 86.7 | 未公開 |
| Qwen3.5-27B | 27B | Dense | 86.1 | 開源免費 |
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B (3B活躍) | MoE | 85.3 | Alibaba Cloud託管 |
| GPT-5 mini | 未公開 | 未公開 | 83.7 | 未公開 |
| Claude Sonnet 4.5 | 未公開 | 未公開 | 80.8 | 未公開 |
🛠️ 技術深入
- •Qwen3.5中型系列包含三個MoE模型（122B-A10B激活10B參數、35B-A3B激活3B參數）和一個密集27B模型，所有支援262K token上下文[1]。
- •35B-A3B為系列開源明星，每token僅路由3B參數，適用8GB VRAM GPU，使用GGUF量化運行，並內建1M token上下文、原生函數呼叫與工具支援[1]。
- •122B-A10B在代理基準領先：BFCL-V4 72.2、BrowseComp 63.8、Terminal-Bench 2 49.4，適合NVIDIA DGX Spark硬體[1]。
- •新增多模態支援，先前僅限Qwen3-VL模型，提升代理終端編碼應用[3][6]。
- •本地運行測試使用M3 Ultra Mac Studio 512GB RAM，Inferencer App自動過濾過大模型，27B需約99GB[2]。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
⏳ 時間線
2026-02-16
發布旗艦Qwen3.5-397B-A17B MoE模型
2026-02-24
推出Qwen3.5中型系列，包括122B-A10B、35B-A3B、27B模型
2026-02-26
YouTube發布Qwen3.5本地運行比較影片，使用M3 Ultra Mac Studio測試
📎 來源 (6)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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