Qwen3.5 9B (Q3_K_M) — 31.4 GBsu Framework Desktop 32GB
Panoramica
Qwen3.5 9B è un modello linguistico dense da 9.65B parametri di Qwen, con capacità di code, multilingual, thinking, tool-calls, vision. Supporta una finestra di contesto fino a 262,144 token.
Qwen3.5 9B è il modello di punta di piccole dimensioni nella famiglia Qwen 3.5 di Alibaba con architettura ibrida Gated Delta Networks e 9,65 miliardi di parametri, superando gpt-oss-120B su GPQA Diamond con 81,7 contro 80,1 con tredici volte meno parametri. È nativamente multimodale, elaborando testo, immagini e video, con capacità di ragionamento integrate per l'inferenza « chain-of-thought ». Il modello supporta una finestra di contesto da 262K e copre oltre 201 lingue. Rilasciato sotto licenza Apache 2.0, funziona con circa 5 GB di VRAM in Q4, rendendolo una scelta di primo livello per il deployment self-hosted su hardware consumer.
Con la quantizzazione Q3_K_M (livello di qualità low), il modello pesa 4.35 GB. Questo rientra nei 32 GB di VRAM di Framework Desktop 32GB, consentendo l'inferenza completa su GPU.
Requisiti Hardware
| Dimensione del modello | 4.35 GB |
| VRAM disponibile | 32 GB |
| VRAM utilizzata | 31.4 GB |
| RAM di sistema | |
| RAM min richiesta | 0 GB |
| Livelli GPU | 32 / 32 |
| Dimensione del contesto | 211.396 |
| Backend | vulkan |
| Flash attention | Sì |
| Lettura da disco | Sì |
Note sulle prestazioni
Distribuzione
Comando
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/qwen3-5-9b/q3_k_m/amd-8050s-32gb.yaml) applyFile values.yaml
/values/qwen3-5-9b/q3_k_m/amd-8050s-32gb.yaml
Caricamento valori…Domande frequenti
Quanta VRAM serve per Qwen3.5 9B (Q3_K_M)?
La quantizzazione Q3_K_M di Qwen3.5 9B richiede 4.35 GB. Tutti i 32 livelli entrano nei 32 GB di VRAM disponibili su Framework Desktop 32GB, consentendo un'accelerazione GPU completa.
Posso eseguire Qwen3.5 9B su Framework Desktop 32GB?
Sì. Framework Desktop 32GB offre 32 GB di VRAM, sufficienti per eseguire Qwen3.5 9B (Q3_K_M) con tutti i livelli sulla GPU per prestazioni ottimali.
Cos'è la quantizzazione?
La quantizzazione riduce la precisione numerica di un modello dal suo formato originale in virgola mobile a una rappresentazione più compatta. Questo riduce la dimensione del file e l'impronta VRAM, rendendo possibile eseguire modelli di grandi dimensioni su hardware consumer. Il compromesso è una leggera riduzione della qualità dell'output. Q3_K_M comprime Qwen3.5 9B dalla sua dimensione originale a 4.35 GB.
Quale quantizzazione scegliere per Qwen3.5 9B?
Q3_K_M è una quantizzazione di bassa qualità. I quant di qualità superiore (Q8, Q6) preservano maggiore precisione del modello ma necessitano di più VRAM. I quant inferiori (Q4, Q3, Q2) riducono l'uso di VRAM a scapito della qualità. Scegli in base al tuo hardware disponibile e ai requisiti di qualità.
Cos'è il flash attention e perché è attivato?
Flash attention è un algoritmo efficiente in memoria che accelera il meccanismo di attenzione nei modelli transformer. Riduce l'uso di VRAM durante l'inferenza evitando la materializzazione della matrice di attenzione completa. Per Qwen3.5 9B su Framework Desktop 32GB, flash attention è attivato per massimizzare la lunghezza del contesto e il throughput nei 32 GB di VRAM disponibili.
Come eseguire Qwen3.5 9B (Q3_K_M) con Ollama?
Esegui ollama run qwen3.5:9b-q3_k_m per avviare Qwen3.5 9B (Q3_K_M). Ollama scarica automaticamente i pesi del modello al primo avvio.