Qwen3.5 2B (Q3_K_XL) — 14.4 GBen Apple M4 Max 128GB
Descripción General
Qwen3.5 2B es un modelo de lenguaje dense de 2.27B parámetros de Qwen, con capacidades de code, multilingual, thinking, tool-calls, vision. Admite una ventana de contexto de hasta 262,144 tokens.
Qwen3.5 2B es un modelo ligero de la familia Qwen 3.5 de Alibaba con arquitectura híbrida Gated Delta Networks y 2.270 millones de parámetros, equilibrando capacidad y eficiencia para despliegue edge. Es nativamente multimodal, procesando texto, imágenes y vídeo, con capacidades de razonamiento integradas para inferencia « chain-of-thought ». El modelo soporta una ventana de contexto de 262K y cubre más de 201 idiomas, manejando generación de código y tareas multilingües con facilidad. Publicado bajo licencia Apache 2.0, funciona con aproximadamente 2 GB de VRAM en Q4, siendo práctico para despliegue autoalojado en hardware modesto.
Con cuantización Q3_K_XL (nivel de calidad low), el modelo pesa 1.08 GB. Esto cabe dentro de los 128 GB de VRAM de Apple M4 Max 128GB, lo que permite la inferencia completa en GPU.
Requisitos de Hardware
| Tamaño del modelo | 1.08 GB |
| VRAM disponible | 128 GB |
| VRAM utilizada | 14.4 GB |
| RAM del sistema | |
| RAM mín. requerida | 0 GB |
| Capas GPU | 24 / 24 |
| Tamaño del contexto | 262.144 |
| Backend | metal |
| Flash attention | Sí |
| Lectura desde disco | Sí |
Despliegue
Instalar llama.cpp
brew install llama.cppDescargar modelo
curl -L -o qwen3-5-2b.gguf "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-2B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-2B-UD-Q3_K_XL.gguf"Iniciar servidor
llama-server \
-m qwen3-5-2b.gguf \
--n-gpu-layers 24 \
--ctx-size 262144 \
--flash-attnVerificar
curl http://localhost:8080/healthPreguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesita Qwen3.5 2B (Q3_K_XL)?
La cuantización Q3_K_XL de Qwen3.5 2B requiere 1.08 GB. Las 24 capas caben en los 128 GB de VRAM disponibles en Apple M4 Max 128GB, permitiendo aceleración GPU completa.
¿Puedo ejecutar Qwen3.5 2B en Apple M4 Max 128GB?
Sí. Apple M4 Max 128GB proporciona 128 GB de VRAM, suficiente para ejecutar Qwen3.5 2B (Q3_K_XL) con todas las capas en la GPU para un rendimiento óptimo.
¿Qué es la cuantización?
La cuantización reduce la precisión numérica de un modelo de su formato original de punto flotante a una representación más compacta. Esto reduce el tamaño del archivo y la huella de VRAM, haciendo posible ejecutar modelos grandes en hardware de consumo. La contrapartida es una pequeña reducción en la calidad de salida. Q3_K_XL comprime Qwen3.5 2B de su tamaño original a 1.08 GB.
¿Qué cuantización debo elegir para Qwen3.5 2B?
Q3_K_XL es una cuantización de baja calidad. Los quants de mayor calidad (Q8, Q6) preservan más precisión del modelo pero necesitan más VRAM. Los quants inferiores (Q4, Q3, Q2) reducen el uso de VRAM a costa de cierta calidad. Elija según su hardware disponible y requisitos de calidad.
¿Qué es flash attention y por qué está activado?
Flash attention es un algoritmo eficiente en memoria que acelera el mecanismo de atención en modelos transformer. Reduce el uso de VRAM durante la inferencia evitando la materialización de la matriz de atención completa. Para Qwen3.5 2B en Apple M4 Max 128GB, flash attention está activado para maximizar la longitud de contexto y el rendimiento dentro de los 128 GB de VRAM disponibles.
¿Cómo ejecutar Qwen3.5 2B (Q3_K_XL) con Ollama?
Ejecute ollama run qwen3.5:2b-q3_k_xl para iniciar Qwen3.5 2B (Q3_K_XL). Ollama descarga automáticamente los pesos del modelo en la primera ejecución.