Qwen3.5 9B (Q8_K_XL) — 9.4 GBauf NVIDIA RTX 3080
Überblick
Qwen3.5 9B ist ein 9.65B-Parameter dense-Sprachmodell von Qwen, mit Fähigkeiten in code, multilingual, thinking, tool-calls, vision. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 262,144 Tokens.
Qwen3.5 9B ist das Flaggschiff unter den kleinen Modellen in Alibabas Qwen-3.5-Familie mit Gated-Delta-Networks-Hybridarchitektur und 9,65 Milliarden Parametern. Es übertrifft gpt-oss-120B auf GPQA Diamond mit 81,7 gegenüber 80,1 bei dreizehnmal weniger Parametern. 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 201 Sprachen ab. Unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht, läuft es mit etwa 5 GB VRAM bei Q4 und ist eine erstklassige Wahl für selbstgehostetes Deployment auf Consumer-Hardware.
Bei Q8_K_XL-Quantisierung (Qualitätsstufe high) wiegt das Modell 12.08 GB. Das übersteigt die 10 GB VRAM von NVIDIA RTX 3080. Inferenz ist dennoch über CPU-Offload oder speicherabgebildetes Laden von der Festplatte möglich, allerdings mit deutlich reduzierter Leistung.
Hardwareanforderungen
| Modellgröße | 12.08 GB |
| Verfügbarer VRAM | 10 GB |
| Genutzter VRAM | 9.4 GB |
| System-RAM | |
| Min. RAM benötigt | 4.2 GB |
| GPU-Ebenen | 21 / 32 |
| Kontextgröße | 1.865 |
| 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_toolkitBefehl
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/qwen3-5-9b/q8_k_xl/nvidia-rtx3080.yaml) applyGenerierte values.yaml
/values/qwen3-5-9b/q8_k_xl/nvidia-rtx3080.yaml
Werte werden geladen…Häufig gestellte Fragen
Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 9B (Q8_K_XL)?
Die Q8_K_XL-Quantisierung von Qwen3.5 9B benötigt 12.08 GB. 21 von 32 Schichten passen in die 10 GB VRAM von NVIDIA RTX 3080; die übrigen Schichten werden auf die CPU ausgelagert.
Kann ich Qwen3.5 9B auf NVIDIA RTX 3080 ausführen?
Ja, mit reduzierter Leistung. NVIDIA RTX 3080 kann Qwen3.5 9B (Q8_K_XL) ausführen, aber nur 21 von 32 Schichten passen in den VRAM. Der Rest wird auf die CPU ausgelagert.
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 9B von seiner ursprünglichen Größe auf 12.08 GB.
Welche Quantisierung sollte ich für Qwen3.5 9B 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 9B auf NVIDIA RTX 3080 ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 10 GB VRAM zu maximieren.
Warum werden einige Schichten auf die CPU ausgelagert?
NVIDIA RTX 3080 hat 10 GB VRAM, aber Qwen3.5 9B (Q8_K_XL) benötigt ungefähr 12.08 GB. Nur 21 von 32 Schichten passen in den VRAM; die übrigen Schichten laufen auf der CPU, was langsamer, aber funktional ist.
Wie führe ich Qwen3.5 9B (Q8_K_XL) mit Ollama aus?
Führen Sie ollama run qwen3.5:9b-q8_k_xl aus, um Qwen3.5 9B (Q8_K_XL) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.