Qwen3.5-4B

语言 Alibaba Qwen 部分核实
  • 输入 输入模态: 文本图像 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 工具调用
  • 开放权重

价格

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详细规格

许可证
apache-2.0
模型家族
qwen

Alibaba Qwen 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: Qwen/Qwen3.5-4B
  • 参数 4.7B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 32
  • 每 token 的 KV 缓存 32 KB
  • 原生上下文 256K (模型卡)
  • 配置位置数 256K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 256K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 53–79 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 9.4 GB (权重 8.7(官方文件) + KV 缓存 0.3 + 开销 0.5)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
53–79 tok/s
最长上下文
256K (模型上限)
首 token
2K 提示约 0.15–0.23 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方8.7 GB≈ 9.4流畅 53–79 tok/s256K
Q8_04.6 GB≈ 5.4流畅 97–145 tok/s256K
FP84.3 GB≈ 5.1流畅 102–153 tok/s256K
Q6_K3.6 GB≈ 4.3流畅 123–185 tok/s256K
Q5_K_M3.1 GB≈ 3.8流畅 141–211 tok/s256K
Q5_03.0 GB≈ 3.7流畅 145–218 tok/s256K
Q4_K_M2.6 GB≈ 3.4流畅 163–244 tok/s256K
Q4_02.4 GB≈ 3.2流畅 174–262 tok/s256K
IQ4_XS2.3 GB≈ 3.1流畅 184–276 tok/s256K
Q3_K_M质量下降明显2.1 GB≈ 2.9流畅 198–297 tok/s256K
IQ3_XXS质量下降明显1.7 GB≈ 2.4流畅 246–369 tok/s256K
Q2_K质量下降明显1.6 GB≈ 2.4流畅 250–375 tok/s256K
IQ2_XXS质量下降明显1.1 GB≈ 1.9流畅 343–515 tok/s256K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3.5-4B --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 72.3 GB你的配置放不下
LoRA≈ 11.7 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 5.5 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • Epoch AI · OTIS Mock AIME 2024–2025 55.8%

    第 107 名,共 159 个上榜模型 · reasoning off · ±6.16

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年11月4日
  • 我们做的改动

暂无变更记录。

来源

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本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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