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Qwen 3.5 Medium シリーズ VRAM 要件: 27B、35B、122B GPU 導入ガイド

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Qwen 3.5 Medium シリーズ VRAM 要件: 27B、35B、122B GPU 導入ガイド
目次
  1. Qwen 3.5 Medium シリーズとは
  2. モデルと精度ごとの VRAM 要件
  3. Novita AI でのデプロイ
  4. 適切な精度の選択
  5. まとめ

Qwen 3.5 Medium シリーズ (27B、35B-A3B、122B-A10B) は、VRAM 要件が異なるエンタープライズ向け言語モデルを提供します:

  • 27B: 17-54 GB (Q4_K_M ～ BF16)
  • 35B-A3B: 22-69 GB (Q4_K_M ～ BF16)
  • 122B-A10B: 77-244 GB (Q4_K_M ～ BF16)

Novita AI でフレキシブルな GPU オプション (H100、RTX 5090、RTX 4090) またはサーバーレス API を使用してデプロイすれば、インフラ管理は不要です。

Qwen 3.5 Medium シリーズとは

Qwen 3.5 Medium シリーズは、プロダクション向けアプリケーション用に設計された 3 つの高性能言語モデルで構成されています:

  • Qwen3.5-27B: 27B パラメータ、汎用タスクにバランスの取れた性能
  • Qwen3.5-35B-A3B: 合計 35B パラメータ、トークンあたり 3B がアクティブ (MoE アーキテクチャ)
  • Qwen3.5-122B-A10B: 合計 122B パラメータ、トークンあたり 10B がアクティブ (MoE アーキテクチャ)

これらのモデルは、推論、コーディング、多言語理解、長いコンテキスト処理に優れています。

VRAM 要件を理解することは、専用 GPU で実行する場合でもサーバーレスインフラを活用する場合でも、コスト効率の高いデプロイのために重要です。

モデルと精度ごとの VRAM 要件

VRAM の必要量は量子化精度によって大きく異なります。以下は Hugging Face のハードウェア互換性データに基づくメモリ要件です。

⚠️ 注意: これらの数値はモデル重みのサイズを表します。実際の推論時の VRAM 使用量は、バッチサイズ、コンテキスト長、KV キャッシュのオーバーヘッドによって 10～30% 高くなります。少なくとも 10～20% の余裕がある GPU を選択することをお勧めします。

Qwen3.5-27B-GGUF
量子化 VRAM (GB) 推奨ハードウェア
BF16 54 GPU: A100 × 1 (80GB) / H100 × 1 (80GB)
Q8_0 29 CPU: Intel Sapphire Rapids 16× vCPUs · 32 GB RAM
GPU: A100 40GB / RTX 4090 24GB (より高速な推論)
Q4_K_M 17 CPU: Intel Sapphire Rapids 16× vCPUs · 32 GB RAM
GPU: RTX 4090 24GB / L40S 48GB (より高速な推論)

💡 CPU vs GPU: Q8_0 および Q4_K_M 精度では、モデルは最新の CPU RAM 容量 (32-64 GB) に収まります。ただし、GPU 推論はバッチサイズにもよりますが CPU 比 10～50 倍高速です。低レイテンシまたは高スループットが必要なプロダクションワークロードには、GPU デプロイを強くお勧めします。

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF
量子化 VRAM (GB) 推奨ハードウェア
BF16 69 GPU: A100 × 1 (80GB) / H100 × 1 (80GB)
Q8_0 37 GPU: L40S × 1 (48GB) / A100 40GB
Q4_K_M 22 CPU: Intel Sapphire Rapids 16× vCPUs · 32 GB RAM
GPU: RTX 4090 24GB / L40S 48GB (より高速な推論)

Qwen3.5-122B-A10B-GGUF
量子化 VRAM (GB) 推奨ハードウェア
BF16 244 GPU: A100 × 4 (320GB) / H100 × 4 (320GB)
Q8_0 130 GPU: A100 × 2 (160GB) / H100 × 2 (160GB)
Q4_K_M 77 GPU: A100 × 1 (80GB) / H100 × 1 (80GB)

💡 注: 122B モデルはサイズが大きいため、積極的な量子化を行ってもハイエンド GPU が必要です。BF16 および Q8_0 精度ではマルチ GPU セットアップが必須です。

Novita AI でのデプロイ

Novita AI は、Qwen 3.5 Medium シリーズ向けの柔軟なデプロイオプションを提供し、パフォーマンス、コスト、使いやすさのバランスを実現します。

GPU デプロイ (VRAM 重視のユーザーにおすすめ)

Novita AI は、Qwen 3.5 モデルのデプロイに最適化された高性能 GPU を柔軟な課金オプションとともに提供します:

推奨 GPU 構成
モデル 量子化 必要 VRAM 推奨 GPU ユースケース
27B BF16 54 GB H100 80GB / RTX 5090 32GB × 2 プロダクション、最高品質
27B Q8_0 29 GB RTX 5090 32GB / RTX 4090 24GB × 2 バランスの取れた性能
27B Q4_K_M 17 GB RTX 4090 24GB コスト効率の高い推論
35B-A3B BF16 69 GB H100 80GB プロダクション、最高品質
35B-A3B Q8_0 37 GB RTX 5090 32GB × 2 / H100 80GB バランスの取れた性能
35B-A3B Q4_K_M 22 GB RTX 4090 24GB コスト効率の高い推論
122B-A10B BF16 244 GB H100 80GB × 4 エンタープライズ、最高品質
122B-A10B Q8_0 130 GB H100 80GB × 2 バランスの取れた性能
122B-A10B Q4_K_M 77 GB H100 80GB コスト効率の高い推論

Novita AI GPU デプロイの利点

Novita AI は、ワークロードと予算に合わせて複数のパフォーマンス階層の GPU オプションを提供します:

  • エンタープライズグレード GPU: BF16 および Q8_0 精度向けの大容量 VRAM 構成
  • 高性能コンシューマ GPU: 中規模モデル向けのバランスの取れた価格/性能
  • コスト効率の高いオプション: 量子化モデル (Q4_K_M) 向けの手頃な構成
  • マルチ GPU セットアップ: 1× から 8× GPU 構成までシームレスにスケール
  • 柔軟な課金: オンデマンド、スポットインスタンス、サーバーレス GPU (秒単位課金)
  • 即時デプロイ: 迅速なセットアップのための事前設定済みテンプレート

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サーバーレス API (インフラ不要の代替手段)

インフラ管理を一切行いたくないユーザー向けに、Novita AI は OpenAI 互換のインターフェースを持つサーバーレス API エンドポイントを提供します。

対応モデル
モデル モデル ID
Qwen3.5-27B qwen/qwen3.5-27b
Qwen3.5-35B-A3B qwen/qwen3.5-35b-a3b
Qwen3.5-122B-A10B qwen/qwen3.5-122b-a10b

API キーの取得方法

  1. Novita AI にサインアップ
  2. ダッシュボードの API Keys セクションに移動
  3. Create New Key をクリックして API キーをコピー
  4. アカウントにクレジットを追加して API の使用を開始

API キーを取得する方法

クイック例:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-35b-a3b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

適切な精度の選択

BF16 (フル精度)

  • ユースケース: 最大品質が求められるプロダクション環境
  • トレードオフ: 最も高い VRAM 要件
  • 最適: エンタープライズアプリケーション、研究ベンチマーク

Q8_0 (8ビット量子化)

  • ユースケース: パフォーマンスと効率のバランス
  • トレードオフ: 約 1-2% の品質低下、VRAM 50% 削減
  • 最適: 高スループット推論、コスト重視のプロダクション

Q4_K_M (4ビット量子化)

  • ユースケース: コンシューマ GPU でのコスト効率の高いデプロイ
  • トレードオフ: 約 3-5% の品質低下、VRAM 70-75% 削減
  • 最適: 開発、テスト、予算制約のあるデプロイ

まとめ

Qwen 3.5 Medium シリーズは、多様なエンタープライズニーズに対応する強力な言語モデルを提供し、VRAM 要件は 17 GB (27B Q4_K_M) から 244 GB (122B BF16) まであります。

主なポイント:

  • 品質とコストのトレードオフに基づいて量子化を選択
  • GPU 推論はプロダクションワークロードにおいて CPU 比 10～50 倍高速
  • Novita AI は柔軟なデプロイを提供: GPU レンタル (オンデマンド/スポット) またはサーバーレス API

次のステップ:

  1. 必要なモデルサイズと精度を決定
  2. Novita AI の GPU 価格 または API エンドポイント を確認
  3. 事前設定済みテンプレートで数分でデプロイ

Novita AI は、開発者がシンプルな API で AI モデルを簡単にデプロイできると同時に、手頃で信頼性の高い GPU クラウドを提供する AI クラウドプラットフォームです。

よくある質問

VRAM とは何ですか？

VRAM (ビデオランダムアクセスメモリ) は、推論中にモデルの重み、活性化、中間計算を保存するために GPU 上の専用メモリです。Qwen 3.5 のような LLM では、VRAM 要件はモデルサイズと精度に応じてスケールします。モデルが大きく、精度が高い (例: BF16) ほど、量子化バージョン (例: Q4_K_M) よりも多くの VRAM が必要です。VRAM が不足すると、メモリ不足エラーが発生するか、CPU 推論を使用せざるを得なくなり、大幅に遅くなります。

Qwen 3.5 Medium モデルは CPU で実行できますか？

はい、量子化された小規模モデル (Q8_0 および Q4_K_M) は 32-64 GB の RAM を搭載した CPU で実行できます。ただし、CPU 推論は GPU より 10～50 倍遅いため、プロダクションワークロードやリアルタイムアプリケーションでは非現実的です。最適なパフォーマンスを得るには、量子化モデルでも GPU デプロイを強くお勧めします。

BF16、Q8_0、Q4_K_M の違いは何ですか？

BF16 (16ビット) は最大品質を提供するフル精度ですが、VRAM 使用量が最も高くなります。Q8_0 (8ビット) は VRAM を約 50% 削減し、品質低下は最小限 (約 1-2%) です。Q4_K_M (4ビット) は VRAM を 70-75% 削減しますが、3-5% の品質低下が生じる可能性があります。わずかな精度のトレードオフが許容されるコスト重視のデプロイに最適です。

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