Qwen3.5-0.8B calculateur TPS

Ouvrir les poids Alibaba 800M paramètres February 2026

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

818 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 46.1 tok/s

Carte la plus rapide

B200

4,235 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Qwen3.5-0.8B?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

818 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
4,235 tok/s 2,541–6,776 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
4,235 tok/s 2,541–6,776 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.6 GB	Q8_0	Confortable
3,382 tok/s 2,029–5,411 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Confortable
3,382 tok/s 2,029–5,411 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,705 tok/s 1,623–4,328 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,589 tok/s 1,553–4,142 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,589 tok/s 1,553–4,142 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,478 tok/s 1,487–3,964 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,199 tok/s 1,319–3,518 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,199 tok/s 1,319–3,518 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,199 tok/s 1,319–3,518 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,086 tok/s 1,252–3,337 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,779 tok/s 1,067–2,846 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,779 tok/s 1,067–2,846 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,779 tok/s 1,067–2,846 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,779 tok/s 1,067–2,846 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,779 tok/s 1,067–2,846 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,354 tok/s 813–2,167 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,354 tok/s 813–2,167 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,129 tok/s 677–1,806 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,105 tok/s 663–1,767 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,080 tok/s 648–1,728 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,080 tok/s 648–1,728 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,080 tok/s 648–1,728 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,080 tok/s 648–1,728 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Alibaba
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 24 February 2026

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 800M
Données d'entraînement: tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (restricted use)
Hugging Face: Qwen

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
Dernière mise à jour: 26 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Qwen3.5-0.8B

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Qwen3.5-0.8B

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

1.6 GB

Le plus rapide

4,235 tok/s

Qwen3.5-0.8B atteint un nombre de paramètres de 800M. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 818.

Le point d'entrée est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 46.1 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 4,235 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

Qwen3.5-0.8B a été publié par Alibaba, dans le pays enregistré comme China, durant February 2026. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Qwen.

Lire les chiffres de débit

Le résultat médian est d'environ 118.9 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 809 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

La mémoire ici est estimée à partir de la taille plutôt que calculée à partir de l'architecture, qui n'est pas enregistrée pour ce modèle — les chiffres sont indicatifs plutôt qu'exacts.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Qwen3.5-0.8B

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

La table répertorie chaque carte capable de supporter Qwen3.5-0.8B, ayant besoin d'environ 1.6 GB à une compression de Q8_0. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Qwen3.5-0.8B.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., atteignant une compression de Q8_0 sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Qwen3.5-0.8B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 4,235 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Qwen3.5-0.8B. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Vérifiez la carte de l'autre côté

Suivre une CARTE jusqu'à sa propre page montre chaque autre MODÈLE qu'elle peut supporter, ce qui est la question qui suit une fois que vous vous êtes décidé sur Qwen3.5-0.8B.

Réponses

Qwen3.5-0.8B — questions courantes

Qwen3.5-0.8B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Alibaba, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

Qwen3.5-0.8B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2026.

Qwen3.5-0.8B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

Qwen3.5-0.8B— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation Qwen. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Qwen3.5-0.8B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Qwen3.5-0.8B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Qwen3.5-0.8B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Qwen3.5-0.8B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 2,541–6,776 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Qwen3.5-0.8B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q8_0 environ 1.6 GB, et produit environ 46.1 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

Qwen3.5-0.8B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 4,235 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 809.

Qwen3.5-0.8B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 1.6 GB à une compression de Q8_0, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Qwen3.5-0.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 789 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen3.5-0.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 483 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen3.5-0.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 598 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen3.5-0.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 709 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen3.5-0.8B— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Qwen3.5-0.8B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 800M. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 26 May 2026

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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