Гайд по модели
Qwen 3.6 35B-A3B требования VRAM, совместимость GGUF и локальный деплой
Если вы ищете "qwen 3.6 35b a3b vram requirements", скорее всего вы оцениваете, насколько Qwen 3.6 35B-A3B реалистично запустить локально. Здесь расчёт разделён на веса, KV-cache и runtime-overhead для практичного выбора.
Qwen 3.6 35B-A3B по опубликованным настройкам может масштабироваться примерно до 262,144 токенов, поэтому стратегия контекста важна не меньше квантизации.
Статус верификации: Частично проверено. Снимок источников: 2026-10-06.
Калькулятор VRAM / RAM
Сравнивайте сценарии для дискретной VRAM, unified memory Apple и CPU/RAM offload.
Пользовательский Hugging Face id / параметры (опционально)
Если repo id неизвестен, расчёт будет выполнен по вашим значениям как по оценке.
| Квант | Весы | KV | Overhead | Итого |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 65.19 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 67.14 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 33.41 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 35.35 GiB |
| Q6_K | 25.87 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 27.82 GiB |
| Q5_K_M | 22.21 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 24.15 GiB |
| Q4_K_M | 18.74 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 20.69 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 14.26 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 16.2 GiB |
| Q2_K / Q2 | 10.19 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 12.13 GiB |
| Железо | Память | Вердикт | tok/s (оценка) |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB | 24 GiB | Подходит | 34.06 |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB | 32 GiB | Подходит | 60.55 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB | 16 GiB | Не подходит | n/a (Не подходит) |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB | 16 GiB | Не подходит | n/a (Не подходит) |
| AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB | 24 GiB | Подходит | 32.44 |
| NVIDIA A100 80GB PCIe | 80 GiB | Подходит | 65.38 |
| Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory) | 128 GiB | Подходит | 11.53 |
| Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory) | 192 GiB | Подходит | 23.06 |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate) | 48 GiB | Подходит | 61.29 |
Формулы и допущения
- Weight memory uses resident params × effective_bits / 8 (total params when available, otherwise active/fallback estimate).
- KV cache = 2 × layers × kv_heads × head_dim × kv_bytes × context × batch.
- Runtime overhead = 1.3 GiB base + 3% of KV-cache memory.
- Tokens/sec estimate uses active_params for decode bandwidth and should be treated as a rough directional number.
- Apple Silicon fit checks use an estimated usable unified-memory budget (about 75% by default, about 68% on 16GB systems) aligned with macOS recommendedMaxWorkingSetSize behavior.
- Recommended quantization keeps at least 10% memory headroom relative to usable memory budget.
- CPU/RAM offload (for example llama.cpp partial offload with lower GPU layer count) can reduce VRAM needs at the cost of speed.
- When config values are unavailable, fallback defaults are used and flagged as estimated on the page.
Qwen 3.6 35B-A3B VRAM / RAM по квантизации
Базовый режим использует стандартные context и batch для модели.
| Квант | Весы | KV | Overhead | Итого |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 65.19 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 67.14 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 33.41 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 35.35 GiB |
| Q6_K | 25.87 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 27.82 GiB |
| Q5_K_M | 22.21 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 24.15 GiB |
| Q4_K_M | 18.74 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 20.69 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 14.26 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 16.2 GiB |
| Q2_K / Q2 | 10.19 GiB | 0.63 GiB | 1.32 GiB | 12.13 GiB |
Какие GPU и Mac могут запускать Qwen 3.6 35B-A3B?
Базовый вердикт на Q4_K_M и дефолтных context/batch. tok/s — приблизительная оценка.
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
Подходит (3.31 GiB)
Оценка 34.06 tokens/s
Рекомендуемая квантизация: q4_k_m
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
Подходит (11.31 GiB)
Оценка 60.55 tokens/s
Рекомендуемая квантизация: q6_k
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB
Не подходит (-4.69 GiB)
Оценка n/a (Не подходит)
Рекомендуемая квантизация: q2_k
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB
Не подходит (-4.69 GiB)
Оценка n/a (Не подходит)
Рекомендуемая квантизация: q2_k
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB
Подходит (3.31 GiB)
Оценка 32.44 tokens/s
Рекомендуемая квантизация: q4_k_m
NVIDIA A100 80GB PCIe
Подходит (59.31 GiB)
Оценка 65.38 tokens/s
Рекомендуемая квантизация: fp16
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)
Подходит (75.31 GiB)
Оценка 11.53 tokens/s
Рекомендуемая квантизация: fp16
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)
Подходит (123.31 GiB)
Оценка 23.06 tokens/s
Рекомендуемая квантизация: fp16
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)
Подходит (27.31 GiB)
Оценка 61.29 tokens/s
Рекомендуемая квантизация: int8
Устройства, подходящие в базовом профиле: NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB, NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB, AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB, NVIDIA A100 80GB PCIe, Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory), Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory), 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate).
Сниппеты деплоя для Qwen 3.6 35B-A3B
llama.cpp
./llama-cli -m ./Qwen-3.6-35B-A3B-Q4_K_M.gguf -c 8192 -ngl 99
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B --max-model-len 8192
CPU/RAM offload: частичный перенос слоёв в системную RAM снижает требования к VRAM, но обычно замедляет инференс.
Qwen 3.6 35B-A3B подробный разбор
Обзор VRAM и RAM для Qwen 3.6 35B-A3B
Запрос «qwen 3.6 35b a3b vram requirements» обычно означает одну задачу: понять, реально ли запустить модель локально. Здесь расчёт разделён на резидентные веса, KV-cache и runtime-overhead.
Для Qwen 3.6 35B-A3B критичны архитектурные параметры: количество слоёв, KV-heads и head_dim. Для MoE память fit обычно следует total params, а оценка tok/s — active params.
Как квантизация меняет требования памяти у Qwen 3.6 35B-A3B
Квантизация — главный практический рычаг. Q4_K_M часто стартовый компромисс; Q5/Q6 — для более стабильного качества; Q3/Q2 — для жёстких ограничений памяти.
Длина контекста, KV-cache и реальный рост потребления памяти
При росте контекста быстро растёт KV-cache. На практике надёжнее выбрать умеренный контекст с запасом, чем сразу максимальный режим на грани OOM.
Стратегия fit для GPU VRAM и unified memory на Mac
Выбор железа должен учитывать и ёмкость, и bandwidth: ёмкость отвечает за загрузку модели, bandwidth — за отзывчивость и скорость декодирования.
Локальный workflow (Ollama, llama.cpp, vLLM, ComfyUI)
Ollama удобен для быстрых проверок, llama.cpp даёт тонкий контроль offload, vLLM лучше подходит для API-сценариев с параллелизмом. Для image/video добавляйте бюджет на VAE и разрешение.
Диагностика OOM и нестабильной скорости
При OOM начните с минимального профиля и наращивайте нагрузку пошагово. CPU/RAM offload помогает поместить модель, но обычно снижает throughput.
Как выбрать рабочие настройки для Qwen 3.6 35B-A3B
Финальные настройки лучше выбирать по реальным задачам и требованиям к качеству. Конфигурация с рабочим запасом памяти обычно стабильнее, чем запуск «на пределе».
FAQ: Qwen 3.6 35B-A3B
Сколько памяти Qwen 3.6 35B-A3B требует на практике?
Зависит от квантизации, длины контекста и runtime-overhead. Рекомендуется закладывать 10–20% запаса.
Что важнее для Qwen 3.6 35B-A3B: VRAM, unified memory или CPU/RAM offload?
Сначала обеспечьте стабильную резидентность, затем оптимизируйте скорость. Offload помогает поместить модель, но замедляет работу.
С какой квантизации лучше стартовать для Qwen 3.6 35B-A3B?
Часто практичный старт — Q4_K_M.
Источники данных и заметки верификации
- Hugging Face config source (получено 2026-10-08)
- Hugging Face model card (получено 2026-10-08)
- Number of Parameters: 35B in total and 3B activated | - Number of Activated Experts: 8 Routed + 1 Shared | > We recommend using the following set of sampling parameters for generation