Família Qwen · 122B de parâmetros

Qwen 3.5 122B-A10B

Modelo intermediário da linha topo de linha Qwen 3.5, entre 27B e 397B. MoE 122B/10B ativos. Cabe em uma H100.

🇨🇳 Alibaba·Licença Apache 2.0·Contexto 255.859375k tokens·Data de lançamento abril de 2025·Testado em o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado) · nossas medições← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Qualidade de ponta para 10B ativos
  • 262k de contexto
  • Apache 2.0
  • Muito eficaz na inferência
Limitações que você deve conhecer
  • —73 GB de VRAM em Q4 — requer múltiplas GPUs
Arquitetura
MoE · 122B no total / 10B ativos · modelo principal da linha Qwen 3.5 · contexto de 262k
Treinamento
Qwen 3.5 carro-chefe acessível — 10B ativos de um total de 122B, contexto nativo de 262k.
Ideal para
Workstation MoERaciocínio

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama run qwen3.5:122b-a10b
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
73 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
88 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
131 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
244 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 110 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Qwen 3.5 122B-A10B?

Para executar Qwen 3.5 122B-A10B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 73 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900