收錄顯卡41價格追蹤3 天自 2026年9月3日近 24h 價格資料11,753 筆24h 降價最多Radeon RX 7900 XTX-5.6%24h 漲價最多A100 40GB PCIe+48.1%資料更新於 2026年9月5日

Qwen3.5 9B 本地部署需要多少記憶體?

看能跑的裝置

Qwen3.5 9B 是 9.7B 參數的稠密模型。Q4 量化最低需要 8GB 記憶體,8K 上下文下建議 12GB。目前最便宜能跑的顯示卡是 GeForce RTX 2080 Ti,二手約 NT$7,897,預估 68 tokens/s。

Qwen3.5 9B 版本資訊

發布日期2026年2月27日
Hugging Face 倉庫Qwen/Qwen3.5-9B
小版本
授權Apache-2.0
架構稠密
Ollama 標籤
30 天下載12,375,273
Q4 最低記憶體8 GB · Q4_K_M · 8K
參數量9.7B
層數32
隱藏維度4,096
KV 頭4
頭維度256
上下文上限256K
廠商Alibaba

Qwen3.5 9B 各量化與上下文的記憶體需求

8K 總記憶體
量化權重體積GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體GB
Q4_K_M5.7GGUF7.410.422.4
Q5_K_M6.6GGUF8.511.523.5
Q8_09.5GGUF121527
FP1617.9GGUF20.923.935.9

總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 256K 上下文上限的檔位寫「—」。

什麼顯示卡能跑 Qwen3.5 9B?

Q4_K_M · 8K 上下文 · 依閒魚二手價升序
裝置顯存GB二手價預估 t/s建議上下文
GeForce RTX 2080 Ti11NT$7,8977 筆掛牌6832K
Radeon RX 7800 XT16NT$12,22214 筆掛牌49.932K
Radeon RX 7900 XT20NT$18,79818 筆掛牌63.332K
Radeon RX 9070 XT16NT$24,58413 筆掛牌51.132K
Arc Pro B6024NT$24,9099 筆掛牌33.3128K
Radeon RX 7900 XTX24NT$25,85418 筆掛牌75.2128K
GeForce RTX 408016NT$35,67812 筆掛牌78.432K
GeForce RTX 309024NT$37,8368 筆掛牌100.4128K
GeForce RTX 5070 Ti16NT$40,6324 筆掛牌96.532K
Arc Pro B7032NT$47,0027 筆掛牌44128K
Radeon PRO W780032NT$47,4774 筆掛牌46.2128K
CMP 170HX 40GB (改裝)40NT$50,7674 筆掛牌158.9128K
GeForce RTX 508016NT$54,0577 筆掛牌102.832K
Radeon AI PRO R970032NT$55,9383 筆掛牌51.1128K
CMP 170HX 64GB (改裝)64NT$60,4034 筆掛牌152.9128K
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$74,27010 筆掛牌73.8128K
Instinct MI21064NT$86,96217 筆掛牌123.1128K
Radeon PRO W790048NT$103,4145 筆掛牌68.1128K
GeForce RTX 409024NT$107,1755 筆掛牌107.5128K
GeForce RTX 5090 D V224NT$117,51616 筆掛牌139.3128K
GeForce RTX 4090 48GB (改裝)48NT$119,8673 筆掛牌107.5128K
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$121,5128 筆掛牌96.5128K
GeForce RTX 5090 D32NT$145,2507 筆掛牌179.1128K
A100 40GB PCIe40NT$180,9754 筆掛牌158.4128K
GeForce RTX 509032NT$186,8514 筆掛牌179.1128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$220,93111 筆掛牌139.3128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$291,44011 筆掛牌139.3128K
RTX PRO 6000D84NT$329,04619 筆掛牌159.6128K
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$557,02710 筆掛牌179.1128K
Tesla V100 16GB16暫無掛牌96.932K
Arc Pro B6532暫無掛牌44128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改裝)32暫無掛牌80.4128K
Instinct MI10032暫無掛牌94.6128K
Tesla V100 32GB32暫無掛牌96.9128K
DGX Spark 128GB128暫無掛牌31.1128K
Mac Studio M4 Max 128GB128暫無掛牌48.1128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暫無掛牌53.9128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暫無掛牌48.1128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暫無掛牌53.9128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暫無掛牌21128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暫無掛牌70.8128K

判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 啟動 Qwen3.5 9B

Ollama

Ollama 庫暫無官方標籤。

llama.cpp

llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。

llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM 跑的是原始精度權重,記憶體需求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve Qwen/Qwen3.5-9B

量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法

常見問題

Qwen3.5 9B 需要多少記憶體?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Qwen3.5 9B 約需 8GB 記憶體,留到 12GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 Qwen3.5 9B?

GeForce RTX 2080 Ti,11GB 記憶體,目前二手中位價約 NT$7,897,預估 68 tokens/s。

Qwen3.5 9B 能用 Ollama 跑嗎?

暫時不行,Ollama 庫還沒有它的官方標籤;可以用 llama.cpp 載入 GGUF。