Qwen3.5 9B (Q3_K_M) — 37.6 Gosur NVIDIA H100 320GB
Aperçu
Qwen3.5 9B est un modèle de langage dense de 9.65B paramètres par Qwen, avec des capacités en code, multilingual, thinking, tool-calls, vision. Il prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu’à 262,144 tokens.
Qwen3.5 9B est le modèle phare de petite taille dans la famille Qwen 3.5 d'Alibaba à architecture hybride Gated Delta Networks avec 9,65 milliards de paramètres, surpassant gpt-oss-120B sur GPQA Diamond avec 81,7 contre 80,1 à treize fois moins de paramètres. Il est nativement multimodal, traitant texte, images et vidéo, avec des capacités de réflexion intégrées pour le raisonnement « chain-of-thought ». Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 262K et couvre plus de 201 langues. Publié sous licence Apache 2.0, il fonctionne avec environ 5 Go de VRAM en Q4, ce qui en fait un choix de premier plan pour le déploiement auto-hébergé sur du matériel grand public.
Avec la quantification Q3_K_M (niveau de qualité low), le modèle pèse 4.35 Go. Cela tient dans les 320 Go de VRAM de NVIDIA H100 320GB, permettant une inférence entièrement sur GPU.
Configuration matérielle requise
| Taille du modèle | 4.35 GB |
| VRAM disponible | 320 GB |
| VRAM utilisée | 37.6 GB |
| RAM système | |
| RAM min requise | 0 GB |
| Couches GPU | 32 / 32 |
| Taille du contexte | 262 144 |
| Backend | cuda13 |
| Flash attention | Oui |
| Lecture depuis le disque | Oui |
Déploiement
Prérequis
Assurez-vous que vos nœuds GPU sont préparés avec le NVIDIA container toolkit :
ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkitCommande
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/qwen3-5-9b/q3_k_m/nvidia-h100-320gb.yaml) applyFichier values.yaml
/values/qwen3-5-9b/q3_k_m/nvidia-h100-320gb.yaml
Chargement des valeurs…Questions fréquemment posées
De combien de VRAM Qwen3.5 9B (Q3_K_M) a-t-il besoin ?
La quantification Q3_K_M de Qwen3.5 9B nécessite 4.35 Go. Les 32 couches tiennent dans les 320 Go de VRAM disponibles sur NVIDIA H100 320GB, permettant une accélération GPU complète.
Puis-je exécuter Qwen3.5 9B sur NVIDIA H100 320GB ?
Oui. NVIDIA H100 320GB dispose de 320 Go de VRAM, ce qui suffit pour exécuter Qwen3.5 9B (Q3_K_M) avec toutes les couches sur le GPU pour des performances optimales.
Qu'est-ce que la quantification ?
La quantification réduit la précision numérique d'un modèle de son format virgule flottante original vers une représentation plus compacte. Cela réduit la taille du fichier et l'empreinte VRAM, rendant possible l'exécution de grands modèles sur du matériel grand public. Le compromis est une légère réduction de la qualité de sortie. Q3_K_M compresse Qwen3.5 9B de sa taille originale à 4.35 Go.
Quelle quantification choisir pour Qwen3.5 9B ?
Q3_K_M est une quantification basse qualité. Les quants de meilleure qualité (Q8, Q6) préservent davantage la précision du modèle mais nécessitent plus de VRAM. Les quants inférieurs (Q4, Q3, Q2) réduisent l'utilisation de la VRAM au prix d'une certaine qualité. Choisissez en fonction de votre matériel disponible et de vos exigences de qualité.
Qu'est-ce que le flash attention et pourquoi est-il activé ?
Flash attention est un algorithme efficace en mémoire qui accélère le mécanisme d'attention dans les modèles transformer. Il réduit l'utilisation de la VRAM pendant l'inférence en évitant la matérialisation de la matrice d'attention complète. Pour Qwen3.5 9B sur NVIDIA H100 320GB, flash attention est activé pour maximiser la longueur de contexte et le débit dans les 320 Go de VRAM disponibles.
Comment exécuter Qwen3.5 9B (Q3_K_M) avec Ollama ?
Exécutez ollama run qwen3.5:9b-q3_k_m pour démarrer Qwen3.5 9B (Q3_K_M). Ollama télécharge automatiquement les poids du modèle au premier lancement.