Qwen3.5 35B A3B (Q6_K_S) — 37.8 GBen Scaleway H100-SXM-8-80G

Code Multilingual Thinking Tool Calls Vision

Q6_K_S Scaleway H100-SXM-8-80G

Descripción General

Qwen3.5 35B A3B es un modelo de lenguaje moe de 35.95B parámetros de Qwen, con capacidades de code, multilingual, thinking, tool-calls, vision. Admite una ventana de contexto de hasta 262,144 tokens.

Qwen3.5 35B A3B es un modelo « Mixture-of-Experts » del equipo Qwen de Alibaba con 35.000 millones de parámetros totales pero solo 3.000 millones activos por token, distribuidos entre 256 expertos para una eficiencia extrema. 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 200 idiomas. Publicado bajo licencia Apache 2.0, ofrece rendimiento de primer nivel a una fracción del coste computacional, cuantizándose eficientemente para despliegue autoalojado en hardware de consumo.

Con cuantización Q6_K_S (nivel de calidad low), el modelo pesa 26.56 GB. Esto cabe dentro de los 640 GB de VRAM de Scaleway H100-SXM-8-80G, lo que permite la inferencia completa en GPU.

Requisitos de Hardware

Tamaño del modelo	26.56 GB
VRAM disponible	640 GB
VRAM utilizada	37.8 GB
RAM del sistema	960 GB
RAM mín. requerida	0 GB
Capas GPU	40 / 40
Tamaño del contexto	262.144
Backend	cuda13
Flash attention	Sí
Lectura desde disco	Sí

Notas de rendimiento

Despliegue

Prerrequisitos

Asegúrese de que sus nodos GPU estén preparados con el NVIDIA container toolkit:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Comando

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/qwen3-5-35b-a3b/q6_k_s/nvidia-h100-640gb.yaml) apply

Archivo `values.yaml`

/values/qwen3-5-35b-a3b/q6_k_s/nvidia-h100-640gb.yaml

Cargando valores…

Instalar llama.cpp

Instale llama.cpp desde las instrucciones de compilación oficiales para su plataforma y backend.

Descargar modelo

curl -L -o qwen3-5-35b-a3b.gguf "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_S.gguf"

Iniciar servidor

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

Verificar

curl http://localhost:8080/health

Preguntas frecuentes

¿Cuánta VRAM necesita Qwen3.5 35B A3B (Q6_K_S)?

La cuantización Q6_K_S de Qwen3.5 35B A3B requiere 26.56 GB. Las 40 capas caben en los 640 GB de VRAM disponibles en Scaleway H100-SXM-8-80G, permitiendo aceleración GPU completa.

¿Puedo ejecutar Qwen3.5 35B A3B en Scaleway H100-SXM-8-80G?

Sí. Scaleway H100-SXM-8-80G proporciona 640 GB de VRAM, suficiente para ejecutar Qwen3.5 35B A3B (Q6_K_S) 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. Q6_K_S comprime Qwen3.5 35B A3B de su tamaño original a 26.56 GB.

¿Qué cuantización debo elegir para Qwen3.5 35B A3B?

Q6_K_S 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 35B A3B en Scaleway H100-SXM-8-80G, flash attention está activado para maximizar la longitud de contexto y el rendimiento dentro de los 640 GB de VRAM disponibles.

¿Qué es MoE y cómo afecta al despliegue?

Qwen3.5 35B A3B utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 256 expertos, de los cuales 8 están activos por token. Esto significa que solo una fracción de los pesos del modelo se utiliza en cada paso de inferencia, permitiendo que los modelos MoE sean más grandes en número total de parámetros mientras permanecen eficientes durante la inferencia.

¿Cómo ejecutar Qwen3.5 35B A3B (Q6_K_S) con Ollama?

Ejecute ollama run qwen3.5:35b-a3b-q6_k_s para iniciar Qwen3.5 35B A3B (Q6_K_S). Ollama descarga automáticamente los pesos del modelo en la primera ejecución.

Última actualización: 13 de marzo de 2026