01できること
長所
- メモリ使用量はごくわずか（Q4で1 GB未満）
- コンテキスト 256k
- Ollama上ではApache 2.0ライセンス
- CPU、iGPU、Raspberry Piで動作可能
知っておくべき限界
- —このサイズにおける推論の品質は限定的です
- —マルチモーダルではありません
- —HFではQwenライセンス（OllamaではApacheライセンス）
アーキテクチャ
Dense型Transformer · パラメータ数8億
トレーニング
Qwen 3.5（Alibaba）ファミリー。チャット／指示への応答向けに調整された超コンパクトな派生モデル。
おすすめの用途
エッジ / デバイス内軽量ラップトップ用アシスタント超コンパクトなRAG
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama run qwen3.5
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
0.5 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
0.6 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
0.9 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
1.6 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 2 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Qwen 3.5 0.8Bに必要なハードウェアは？
Qwen 3.5 0.8BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 0.5 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー： RTX 5060 Ti 16 GB
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外出先では： Qwen 3.5 0.8B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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