ファミリー Qwen · 9B パラメータ

Qwen 3.5 9B

次世代の9Bデンスモデル。コンテキストは262k、ハイブリッド思考も改良。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 255.859375k tokens·公開日 2025年4月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • 9Bで262kのネイティブコンテキスト
  • 切り替え可能な思考モード
  • 強力な多言語対応
  • Apache 2.0
知っておくべき限界
  • —ファインチューニング済みモデルのエコシステムはQwen 2.5ほど成熟していません
アーキテクチャ
Dense · 9B · Qwen 3.5 · ハイブリッド思考 · 262kのネイティブコンテキスト
トレーニング
Qwen 3の進化版。262kのコンテキストと改善されたthinking。119言語対応。
おすすめの用途
多用途チャット推論長コンテキスト

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 qwen3.5:9b
⚠
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%
6 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
7 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
10 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
18 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 12 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 9Bに必要なハードウェアは?

Qwen 3.5 9BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 6 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — 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。

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  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 生涯アップデート

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。

エントリーレベル
~9t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~28t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~75t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900