Qwen3.5-9B TPS kalkulátor

Megnyitás súlyok Alibaba 9B Paraméterek February 2026

Az alábbi kártyákat ebben a modellben értékeljük a kiválasztott kontextus hossz és minimális minőség alapján. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a tömörített modell mérete alapján számolunk ki..

Számítások ennél a modellenél

582 kártyák, amelyek képesek futtatni

818 kártyák, amelyekhez specifikációkat tartunk fenn

A legkisebb kártya, ami illik

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 15.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

376 tok/s · 180 GB

Mely GPU-k képesek futtatni Qwen3.5-9B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Környezeti hosszúság tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriát igényel, ami elmozdíthatja ezt a modellt kisebb kártyákról.

Minimális minőség

Elrejti azokat a kártyákat, amelyek csak a modellhez illeszkednének, ha azt ennél az értéknél kisebbre tömörítené.

Keresőkártyák

Kártya memória

Mutassa azt is, hogy milyen kártyák nem képesek futtatni azt

582 kártyák egyezése

Számítás

					Szükségletek	Kvantizáció	Arányosítva
376 tok/s 226–602 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
376 tok/s 226–602 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
301 tok/s 180–481 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
301 tok/s 180–481 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
240 tok/s 144–385 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
230 tok/s 138–368 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
230 tok/s 138–368 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
220 tok/s 132–352 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
195 tok/s 117–313 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
195 tok/s 117–313 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
195 tok/s 117–313 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
185 tok/s 111–297 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
158 tok/s 95–253 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
158 tok/s 95–253 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
158 tok/s 95–253 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
158 tok/s 95–253 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
158 tok/s 95–253 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
125 tok/s 75–200 · alacsony bizalom	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q5_K_M	Szoros
120 tok/s 72–193 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
120 tok/s 72–193 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
107 tok/s 64–171 · alacsony bizalom	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.2 GB	Q6_K	Szoros
100 tok/s 60–161 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
98.2 tok/s 59–157 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
96.0 tok/s 58–154 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.3 GB	Q8_0	kényelmes
96.0 tok/s 58–154 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.3 GB	Q8_0	kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre vonatkoznak — egy beszélgetésenként —, a memória sávszélesség, a modell mérete és a kvantálás alapján számítva. A valós átvitel a felismerési futásidőtől és annak verziójától függően változik. A hardvergyártók által közzétett adatokat több egyidejű kérés mérésére mérik, és sokkal magasabbak.

Felvételen

Teljes specifikáció

Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Alibaba
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Kiadva: 24 February 2026

Mit csinál

A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.

Irányítószám: Language
Feladat: Language modeling/generation

Méret

Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.

Paraméterek: 9B
Képzési adatok: tokens

Elérhetőség

Hogy megszerezheted-e a modellt és futtathatod a saját hardvereden, ami eldönti, hogy a ezen az oldalon szereplő grafikus kártyák adatai alkalmazhatóak-e.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (restricted use)
Hugging Face: Qwen

Hogyan van besorolva

Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.

Rögzítési bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
Utoljára frissítve: 19 June 2026

A szélsőségek

Az tíz leggyorsabb GPU, amelyek futtatják Qwen3.5-9B

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, legújabb kártya elöl, ahol a sebességek egyeznek. Mivel a generálás a memória sávszélessége által korlátozott, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amelyek még működnek Qwen3.5-9B

A legolcsóbb út, memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentek a számok

Mi kell ennek a modellnek a futtatásához

Minimum kártya

Quadro 6000

Szükséges memória

5.1 GB

Leggyorsabb

376 tok/s

A Qwen3.5-9B elég kicsi 9B paraméterrel ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen akadály — az általunk követett 582 kártya képes futtatni, beleértve több éves kártyákat is.

A legkisebb kártya, amely képes rá, a Quadro 6000 6 GB-tal, amely Q3_K_M-n fut, és körülbelül 15,5 tokent termel másodpercenként.

A másik végén egy B200 körülbelül 376 tokent generál másodpercenként, 8,000 GB/s memóriásebesség alapján.

Erről a modellről

A Qwen3.5-9B kiadása az Alibaba által történt, Kínában, 2026 februárjában. Az ipar az a kategória, amelybe a kiadó tartozik.

Működik a Nyelven, és nyelvi modellezés/generálás közben rögzítik.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi nem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető maradjon – egyszer letöltve a tiéd. A Qwen szervezet alatt került közzétételre a Hugging Face-en.

Hogyan gyorsan fut, és miért

A kártyák fele, amelyek tartják, több mint 21,1 tokent kezel, és 541 egyenesen meghaladja az olvasási sebességet.

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória áteresztőképességének rangsora.

A memória itt a méretből van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ehhez a modellhez — a számok csak tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszon GPU-t Qwen3.5-9B

A fent továbbiakban ismertetett táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációit e modellhez viszonyítottuk. A válasz eléréséhez hat lépést kell megtennie..

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást csinálnál.

Nézd meg, hogy a Qwen3.5-9B-nek valójában mire van szüksége — körülbelül 5.1 GB-ra az Q3_K_M-en. Egyetlen mennyiségű feldolgozási teljesítmény sem kompenzál egy kártyát, amely nem képes elférni rajta.
02

Döntse el, mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

A beszélgetés is elfoglal memóriát, és növekszik, ahogy halad. Állítsd a csúszkát az elvárt hosszúságra: hosszú kontextusnál a Qwen3.5-9B lecsúszhat egy olyan kártyáról, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket.
03

Döntsön arról, mennyi tömörítést fogad el

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz a Qwen3.5-9B — Q3_K_M számára, amely a legkisebb kártyán fér el. Állítson be egy padlót, hogy a összehasonlítás egy szinten maradjon.
04

Hasonlítsa össze a másodpercenkénti tokeneket, ne a specifikációkat.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolódnak a kártyák a Qwen3.5-9B esetében. Nem fog illeszkedni a játékok szerinti rendeléshez — a generálás memória sávszélességhez kötött, ezért a B200 376 tok/s sebességgel vezeti a sort.
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopát utoljára

Egy szoros illeszkedés fut a Qwen3.5-9B-n, de semmit sem hagy szabadon egy hosszabb beszélgetéshez; a kényelmesnek van mozgástere. Ha arra számít, hogy bővíteni fogja a kontextust, vásároljon a kényelmesért.
06

Nyisd meg azt a kártyát, amelyen döntöttél.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a körforgást minden modellnél, ami a birtokunkban van. Válaszolja meg, hogy a hardver miben hasznos még a Qwen3.5-9B-n túl.

Válaszok

Qwen3.5-9B — Gyakran ismételt kérdések

Mennyi VRAM-ra van szüksége a Qwen3.5-9B-nek?

Körülbelül 5,1 GB Q3_K_M tömörített állapotban, ami a legkisebb kártya számára szükséges. Kevesebb tömörítéshez több szükséges: a memóriában szereplő számok minden kártya esetében újraszámításra kerülnek, mivel mindegyik a lehető legkevésbé tömörített verziót tartja.

Futtathatom a Qwen3.5-9B-t egy 8 GB-os GPU-n?

Igen. Egy CMP 170HX 8 GB 8 GB memóriával Q5_K_M módban futtatja, körülbelül 7.2 GB-ot használva és körülbelül 125 tokent generál másodpercenként — szűk illeszkedés.

Futhatok Qwen3.5-9B-t egy 12 GB-os GPU-n?

Igen. Egy GeForce RTX 3080 Ti 12 GB-tal Q8_0-n futtatja, körülbelül 10.3 GB-ot használva és körülbelül 42.9 token másodpercenkénti generálással — elég szoros.

Futtathatom a Qwen3.5-9B-t egy 16 GB-os GPU-n?

Igen. Egy Tesla V100 SXM2 16 GB 16 GB RAM-mal Q8_0-n működik, körülbelül 10,3 GB-ot használ, és körülbelül 53,2 tokent generál másodpercenként - kényelmesen fut.

Futtathatom a Qwen3.5-9B-t egy 24 GB-os GPU-n?

Igen. Egy GeForce RTX 5090 D V2 24 GB RAM-mal képes Q8_0-n futtatni, körülbelül 10,3 GB-ot használ és körülbelül 63,1 tokent generál másodpercenként — kényelmesen elfér.

Nyílt forráskódú a Qwen3.5-9B?

Súlyai közzétéve vannak, így a Qwen3.5-9B letölthető és futtatható a saját hardverén. Vegye figyelembe, hogy a nyílt súlyok nem azonosak a nyílt forrással teljes értelemben — ez nem mond semmit a tanító adatról, a tanító kódról, vagy a csatolt kereskedelmi feltételekről.

Hány paramétere van a Qwen3.5-9B-nek?

A Qwen3.5-9B-nak 9B paramétere van. Ez a szám a teljes, és ez határozza meg, hogy mennyi memória szükséges a modellnek — körülbelül fél gigabyte milliárdonként az emberek által használt tömörítési módszer szerint.

Ki alkotta meg a Qwen3.5-9B-t?

A Qwen3.5-9B kiadásra került az Alibaba által, amely Kínában található, ipari kategóriába sorolva.

Mikor jelent meg a Qwen3.5-9B?

A Qwen3.5-9B 2026 februárjában jelent meg.

Mi a Qwen3.5-9B célja?

A Qwen3.5-9B működik a Nyelvben, és nyelvmodellezés/nyelvgenerálás kezelésére van rögzítve. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindenből, és a címkék a célt írják le, nem pedig a képesség korlátait.

Hol tölthetem le a Qwen3.5-9B-t?

Súlyait a Qwen szervezet közzéteszi a Hugging Face-en. Nem tárolunk modellek fájlt — ez az oldal kiszámítja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Futtathatom a Qwen3.5-9B-t, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el, a rendszermemóriában ülnek és a sebesség töredékén futnak, így a túlnyomórészt leterhelt Qwen3.5-9B használata ritkán ér meg valamit - a legközelebbi túllépést, amit számolunk, 1.6 GB-val marad el. Minden szám itt azt feltételezi, hogy az egész modell a kártyán van.

Futtatna két GPU a Qwen3.5-9B-t gyorsabban?

A kapacitás kártyákonként összeadódik; a teljesítmény nem. Mivel a nyomon követett kártyák 582-e már magában foglalja a Qwen3.5-9B-t, egy második kártya itt ritkán jelent megoldást.

Miért különbözik a kvantálás a kártyák között a Qwen3.5-9B esetében?

Minden kártya a legkevésbé tömörített másolatának futását mutatja, és a Qwen3.5-9B négy különböző tömörítési szinten jelenik meg azokon a kártyákon, amelyek elférnek benne. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják.

Mennyire pontosak ezek a Qwen3.5-9B sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya — például 226–602 tok/s a B200-on. Ugyanez a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftver és annak verziója függvényében.

Milyen GPU-ra van szükségem a Qwen3.5-9B futtatásához?

A legkisebb kártya a katalógusunkban, amely támogatja a Qwen3.5-9B-t, a Quadro 6000, 6 GB memóriával. A modellt a Q3_K_M-en futtatja, körülbelül 5.1 GB-ot használva, és körülbelül 15.5 tokent állít elő másodpercenként. Összesen 582 kártya tudja futtatni.

Milyen gyors a Qwen3.5-9B egy GPU-n?

Attól függ, hogy melyik kártyáról van szó. A leggyorsabb, amit számítunk, egy B200, körülbelül 376 token másodpercenként; a leglassabb, ami még működik, lényegesen kevesebbet teljesít. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és 541 az olyan kártyák közül, amelyek képesek futtatni a Qwen3.5-9B-t, ezt egyértelműen teljesítik.

Forrás

Eredeti közzététel

Utolsó frissítés időpontja 19 June 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.

Minden AI modell