Qwen3.5 35B A3B (Q8_K_XL) — 47.3 GBauf NVIDIA RTX 6000 Pro

Code Multilingual Thinking Tool Calls Vision

Q8_K_XL NVIDIA RTX 6000 Pro

Überblick

Qwen3.5 35B A3B ist ein 35.95B-Parameter moe-Sprachmodell von Qwen, mit Fähigkeiten in code, multilingual, thinking, tool-calls, vision. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 262,144 Tokens.

Qwen3.5 35B A3B ist ein Mixture-of-Experts-Modell vom Qwen-Team bei Alibaba mit 35 Milliarden Gesamtparametern, von denen nur 3 Milliarden pro Token aktiv sind, verteilt auf 256 Experten für extreme Effizienz. Es ist nativ multimodal und verarbeitet Text, Bilder und Video, mit integrierten Denkfähigkeiten für Chain-of-Thought-Schlussfolgern. Das Modell unterstützt ein 262K-Kontextfenster und deckt über 200 Sprachen ab. Unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht, liefert es Spitzenleistung bei einem Bruchteil der Rechenkosten und lässt sich effizient für selbstgehostete Deployments auf Consumer-Hardware quantisieren.

Bei Q8_K_XL-Quantisierung (Qualitätsstufe high) wiegt das Modell 36.04 GB. Das passt in die 96 GB VRAM von NVIDIA RTX 6000 Pro und ermöglicht vollständige GPU-Inferenz.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	36.04 GB
Verfügbarer VRAM	96 GB
Genutzter VRAM	47.3 GB
System-RAM
Min. RAM benötigt	0 GB
GPU-Ebenen	40 / 40
Kontextgröße	262.144
Backend	cuda13
Flash Attention	Ja
Lesen von Festplatte	Ja

Leistungshinweise

Bereitstellung

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Knoten mit dem NVIDIA Container Toolkit vorbereitet sind:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Befehl

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/qwen3-5-35b-a3b/q8_k_xl/nvidia-rtx6000pro.yaml) apply

Generierte `values.yaml`

/values/qwen3-5-35b-a3b/q8_k_xl/nvidia-rtx6000pro.yaml

Werte werden geladen…

llama.cpp installieren

Installieren Sie llama.cpp von den offiziellen Build-Anleitungen für Ihre Plattform und Ihr Backend.

Modell herunterladen

curl -L -o qwen3-5-35b-a3b.gguf "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q8_K_XL.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m qwen3-5-35b-a3b.gguf \
  --n-gpu-layers 40 \
  --ctx-size 262144 \
  --flash-attn

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 35B A3B (Q8_K_XL)?

Die Q8_K_XL-Quantisierung von Qwen3.5 35B A3B benötigt 36.04 GB. Alle 40 Schichten passen in die 96 GB VRAM von NVIDIA RTX 6000 Pro, was volle GPU-Beschleunigung ermöglicht.

Kann ich Qwen3.5 35B A3B auf NVIDIA RTX 6000 Pro ausführen?

Ja. NVIDIA RTX 6000 Pro bietet 96 GB VRAM, was ausreicht, um Qwen3.5 35B A3B (Q8_K_XL) mit allen Schichten auf der GPU für optimale Leistung auszuführen.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q8_K_XL komprimiert Qwen3.5 35B A3B von seiner ursprünglichen Größe auf 36.04 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für Qwen3.5 35B A3B wählen?

Q8_K_XL ist eine hochwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Was ist Flash Attention und warum ist es aktiviert?

Flash Attention ist ein speichereffizienter Algorithmus, der den Attention-Mechanismus in Transformer-Modellen beschleunigt. Er reduziert den VRAM-Verbrauch während der Inferenz, indem er die Materialisierung der vollständigen Attention-Matrix vermeidet. Für Qwen3.5 35B A3B auf NVIDIA RTX 6000 Pro ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 96 GB VRAM zu maximieren.

Was ist MoE und wie beeinflusst es die Bereitstellung?

Qwen3.5 35B A3B verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 256 Experten, von denen 8 pro Token aktiv sind. Das bedeutet, dass nur ein Bruchteil der Modellgewichte bei jedem Inferenzschritt verwendet wird, wodurch MoE-Modelle bei der Gesamtparameteranzahl größer sein können und dennoch bei der Inferenz effizient bleiben.

Wie führe ich Qwen3.5 35B A3B (Q8_K_XL) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run qwen3.5:35b-a3b-q8_k_xl aus, um Qwen3.5 35B A3B (Q8_K_XL) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 13. März 2026