Família Qwen · 397B de parâmetros

Qwen 3.5 397B-A17B

MoE topo de linha 397B/17B ativos. #5 Artificial Analysis open. 262k ctx.

🇨🇳 Alibaba·Licença Apache 2.0·Contexto 255.859375k tokens·Data de lançamento fevereiro de 2026← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • #5 Artificial Analysis open
  • 262k de contexto
  • Apache 2.0
Limitações que você deve conhecer
  • —240+ GB em Q4
  • —MoE → implantação em múltiplas GPUs
Arquitetura
MoE 397B/17B ativos · 262k ctx · raciocínio híbrido
Treinamento
Novo modelo topo de linha da família Qwen 3.5.
Ideal para
Fronteira openRaciocínioMultilíngue

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.

$# HuggingFace: Qwen/Qwen3.5-397B-A17B (alternative locale plus accessible: ollama run qwen3.5:122b)
⚠
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
240 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
285 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
425 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
794 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 280 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Qwen 3.5 397B-A17B?

Para executar Qwen 3.5 397B-A17B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 240 GB de VRAM. Uma opção para comparar: BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

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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
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~7t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900