等一个能塞进显存的模型，有那么难吗？

提笔风雅

【等一个能塞进显存的模型，有那么难吗？】


快速阅读：Qwen 3.5正在酝酿中，9B和35B是已确认的型号，但用户们真正想要的，是一个刚好能跑在自己机器上的模型。

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在一个关于“你更期待9B还是35B”的帖子里，最高票答案不是任何一个——是“都要，最好还来个60B”。

这很能说明问题。本地跑模型的人，永远活在一种参数焦虑里：嫌小的觉得不够聪明，嫌大的又跑不动。

35B如果是稀疏MoE架构，实际激活参数只有一小部分，32GB内存完全可以承载，速度也不慢。有网友直接算过，Q4量化的35B MoE大约可以在24GB显存里跑127k上下文。而9B在大多数消费级硬件上都能流畅运行，甚至有人把4B版本塞进树莓派做图像分析。

问题在于，“大多数人”到底有多少内存。

帖子里为此吵得很认真。有人说16GB内存是主流配置，扣掉系统和应用，实际留给模型的只有四五个G，连14B都费劲。有人反驳说一块六年前的RX 580加上普通内存就能跑35B小量化版本，算不上门槛高。

两边说的都对，只是在描述不同的人群。本地AI玩家从来不是一个同质化的群体，有人用MacBook Pro跑36GB统一内存，有人还在守着GTX 1660 Ti的6GB显存。80B对前者是日常，对后者是科幻。

有观点认为，真正改变工作流的，往往不是那个最强的模型，而是那个刚好能塞进你机器、还能给上下文留点空间的模型。这个逻辑很朴素，却常被参数军备竞赛的叙事覆盖。

还有一些更具体的期待散落在评论区。有人在等一个视觉多模态版本，有人希望发布的是32B密集模型而不是MoE，有人盼着能给397B大模型配一个草稿模型来加速推理，甚至有人认真提出想要一个能根据任务难度自动在8B和80B之间切换的弹性模型。

最被忽视的一条来自一个用树莓派Zero 2W的用户，他说他需要的是0.2B。

有网友提到，Qwen系列的竞争力在于均衡，不像某些模型只在代码或某个垂直领域上有突出表现，这让它在本地部署场景里有更广泛的适用性。

至于发布时间，有人说可能是下周一，因为“周一是模型发布的好日子”。这话当然是调侃，但在本地AI社区，等待本身已经是一种习惯性的状态。

问题是，等来了又如何？量化、上下文窗口、硬件配置之间的博弈从来没有完美答案，只有每次凑合过去的方案。

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简评：

表面是在讨论9B还是35B，实际上是一群人在各自的硬件牢笼里，隔着栏杆互相打量。

有意思的是，最懂模型的，往往不是跑得动最大参数的人，而是那些被迫在16GB显存里精打细算的人。因为他们必须搞清楚：量化到Q4会损失多少智力？上下文从128k砍到32k会丢掉什么？MoE的激活参数到底怎么算？

真正的专家，都是被穷出来的。

所以别羡慕那些喊着“80B日常”的Mac用户，他们只是在消费，而你在理解。等到有一天你换了更好的硬件，你会发现：之前那些凑合的日子，才是你真正学到东西的时候。

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reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rbkeea/which_one_are_you_waiting_for_more_9b_or_35b