# Qwen3.5-9B

> 地端世界 · https://onpremworld.com/zh-tw/models/qwen3.5-9b · 最後更新: 2026-10-14 · CC BY 4.0

能看圖片與影片的 9B 模型，支援 256K 上下文；32 層中只有 8 層需要 KV 快取，開長上下文也省記憶體。8-bit 量化放得進 12 GB 顯示卡。

|  |  |
|---|---|
| 開發者 | Alibaba Qwen |
| 參數量 | 9B |
| 原生上下文長度 | 262,144 tokens |
| 授權 | Apache-2.0 |
| 可商用 | 可以 |
| KV 快取 | 8／32 層（其餘為線性注意力，快取固定大小） |
| 發布 | 2026-03 |

```
ollama run qwen3.5:9b
```

## 所需記憶體

模型權重＋KV 快取＋執行環境開銷，單位 GiB。量化越低越省記憶體，品質略降。

| 量化 | 4K | 8K | 32K |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 6.0 GiB | 6.1 GiB | 6.8 GiB |
| Q5_K_M | 6.9 GiB | 7.0 GiB | 7.8 GiB |
| Q6_K | 7.9 GiB | 8.0 GiB | 8.7 GiB |
| Q8_0 | 10.0 GiB | 10.1 GiB | 10.9 GiB |
| FP16 | 18.2 GiB | 18.4 GiB | 19.1 GiB |

## 哪些硬體跑得動 (8K)

| 硬體 | 記憶體 | 最佳量化 | tok/s（預估） |
|---|---|---|---|
| GeForce RTX 5080 | 16 GB | Q8_0 | 70 |
| GeForce RTX 5090 | 32 GB | FP16 | 70 |
| RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition | 96 GB | FP16 | 70 |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16 GB | Q8_0 | 66 |
| GeForce RTX 4080 SUPER | 16 GB | Q8_0 | 54 |
| RTX PRO 5000 72GB Blackwell | 72 GB | FP16 | 52 |
| GeForce RTX 5070 | 12 GB | Q8_0 | 49 |
| Radeon RX 9070 XT | 16 GB | Q8_0 | 47 |
| M5 Ultra | 512 GB | FP16 | 43 |
| GeForce RTX 4090 | 24 GB | FP16 | 39 |
| Radeon RX 7900 XTX | 24 GB | FP16 | 37 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB | FP16 | 37 |
| GeForce RTX 3090 | 24 GB | FP16 | 36 |
| Arc B580 | 12 GB | Q8_0 | 33 |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | Q8_0 | 33 |
| Radeon RX 7900 XT | 20 GB | FP16 | 31 |
| RTX A6000 | 48 GB | FP16 | 30 |
| M3 Ultra | 512 GB | FP16 | 30 |
| GeForce RTX 3060 (12 GB) | 12 GB | Q8_0 | 26 |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | FP16 | 25 |
| Arc Pro B70 | 32 GB | FP16 | 24 |
| Radeon RX 9060 XT 16GB | 16 GB | Q8_0 | 23 |
| M5 Max (18-core CPU / 40-core GPU) | 128 GB | FP16 | 22 |
| GeForce RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | Q8_0 | 21 |
| M4 Max (16-core CPU / 40-core GPU) | 128 GB | FP16 | 20 |
| Arc Pro B60 | 24 GB | FP16 | 18 |
| M5 Max (18-core CPU / 32-core GPU) | 36 GB | FP16 | 17 |
| M4 Max (14-core CPU / 32-core GPU) | 36 GB | FP16 | 15 |
| M5 Pro | 64 GB | FP16 | 11 |
| M6 (16GB configuration, 153 GB/s) | 16 GB | Q8_0 | 10 |
| RTX Spark (N1X) laptops & compact desktops | 128 GB | FP16 | 10 |
| M4 Pro | 64 GB | FP16 | 9.9 |
| DGX Spark | 128 GB | FP16 | 9.1 |
| Ryzen AI Max+ PRO 495 (Gorgon Halo) systems | 192 GB | FP16 | 9.1 |
| Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems | 128 GB | FP16 | 8.5 |
| M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s) | 32 GB | FP16 | 6.1 |
| M5 | 32 GB | FP16 | 5.5 |

## 常見問題

### Qwen3.5-9B 需要多少 VRAM／記憶體？

以 8K 上下文估算：Q4_K_M 量化約需 6.1 GiB，Q8_0 約需 10.1 GiB（含模型權重、KV 快取與執行環境開銷）。上下文越長，KV 快取越大。

### GeForce RTX 4090 跑得動 Qwen3.5-9B 嗎？

可以。Qwen3.5-9B 在 GeForce RTX 4090（24 GB）上以 FP16 量化、8K 上下文約需 18.4 GiB，預估生成速度約每秒 39 個 token。

### Mac 可以跑 Qwen3.5-9B 嗎？

可以。Qwen3.5-9B 在 M3 Ultra（96 GB）上以 FP16 量化、8K 上下文約需 18.4 GiB，預估生成速度約每秒 30 個 token。

### Qwen3.5-9B 可以商用嗎？

Qwen3.5-9B 採用 Apache-2.0 授權。授權允許商業使用（請仍詳閱條款中的限制）。

## 資料來源

- https://github.com/QwenLM/Qwen3.8/blob/main/README.md
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B/blob/main/LICENSE
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B/resolve/main/config.json
- https://huggingface.co/api/models/Qwen/Qwen3.5-9B?expand[]=safetensors
- https://ollama.com/library/qwen3.5/tags