Familie Qwen · 122Mrd. Parameter

Qwen 3.5 122B-A10B

Qwen 3.5 im mittleren Flaggschiffsegment zwischen 27B und 397B. MoE mit 122B Parametern, davon 10B aktiv. Passt auf eine H100.

🇨🇳 Alibaba·Lizenz Apache 2.0·Kontext 255.859375k tokens·Erscheinungsdatum April 2025·Getestet mit GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link) · unsere Messungen← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Frontier-Qualität mit 10 Milliarden aktiven Parametern
  • 262k Kontext
  • Apache 2.0
  • Sehr effizient bei der Inferenz
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —73 GB VRAM Q4 — mehrere GPUs erforderlich
Architektur
MoE · 122B Parameter insgesamt / 10B aktiv · Qwen 3.5-Flaggschiff · 262k Kontext
Training
Qwen 3.5 als lokal nutzbares Flaggschiff — 10 Milliarden aktive von insgesamt 122 Milliarden Parametern, natives Kontextfenster von 262.000 Tokens.
Ideal für
Workstation für MoEReasoning

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run qwen3.5:122b-a10b
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
73 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
88 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
131 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
244 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 110 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Qwen 3.5 122B-A10B?

Um Qwen 3.5 122B-A10B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 73 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900