Qwen3.5-27B kalkulator TPS

Otwórz wagi Alibaba 27B parametry February 2026

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

241 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s

Najszybsza karta

B200

125 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Qwen3.5-27B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

241 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
125 tok/s 75–201 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
125 tok/s 75–201 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
100 tok/s 60–160 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
100 tok/s 60–160 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
80.1 tok/s 48–128 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
76.7 tok/s 46–123 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
76.7 tok/s 46–123 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
73.4 tok/s 44–117 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
65.2 tok/s 39–104 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
65.2 tok/s 39–104 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
65.2 tok/s 39–104 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
61.8 tok/s 37–99 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
52.7 tok/s 32–84 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
52.7 tok/s 32–84 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
52.7 tok/s 32–84 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
52.7 tok/s 32–84 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
52.7 tok/s 32–84 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
47.8 tok/s 29–77 · niska pewność	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.9 GB	Q3_K_M	Wąski
42.6 tok/s 26–68 · niska pewność	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Wygodny
42.6 tok/s 26–68 · niska pewność	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Wygodny
40.8 tok/s 24–65 · niska pewność	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Wygodny
40.8 tok/s 24–65 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Wygodny
40.6 tok/s 24–65 · niska pewność	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.9 GB	Q3_K_M	Wąski
40.1 tok/s 24–64 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 GB	Q8_0	Wygodny
40.1 tok/s 24–64 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Alibaba
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 24 February 2026

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 27B
Dane treningowe: tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (restricted use)
Hugging Face: Qwen

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
Ostatnio zaktualizowane: 19 June 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Qwen3.5-27B

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Qwen3.5-27B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

Xeon Phi 7120P

Pamięć potrzebna

13.9 GB

Najszybszy

125 tok/s

Qwen3.5-27B osiąga liczbę parametrów równą 27B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 241.

Punkt wejścia to Xeon Phi 7120P, o pojemności pamięci 16 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 9.7 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 125 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Qwen3.5-27B został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas February 2026. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją Qwen.

Co decyduje o szybkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 19.0 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 196 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Qwen3.5-27B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Qwen3.5-27B, potrzebując około 13.9 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Qwen3.5-27B.
03

Ustal minimalną jakość

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Qwen3.5-27B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 125 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Qwen3.5-27B. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o Qwen3.5-27B.

Odpowiedzi

Qwen3.5-27B — częste pytania

Qwen3.5-27B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 27B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Qwen3.5-27B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Alibaba, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Qwen3.5-27B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w February 2026.

Qwen3.5-27B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Qwen3.5-27B— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją Qwen. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Qwen3.5-27B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 6.2 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Qwen3.5-27B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 241. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Qwen3.5-27B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Qwen3.5-27B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 75–201 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Qwen3.5-27B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 7120P, o pojemności pamięci 16 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 13.9 GB, i produkuje w przybliżeniu 9.7 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 241.

Qwen3.5-27B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 125 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 196.

Qwen3.5-27B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 13.9 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Qwen3.5-27B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q3_K_M, używając około 13.9 GB i generując w przybliżeniu 47.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Qwen3.5-27B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 20.2 GB i generując w przybliżeniu 37.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Qwen3.5-27B— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 19 June 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI