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Qwen 3.5 Medium 系列 VRAM 需求：27B、35B、122B GPU 部署指南

作者 / / GPU / 5 分钟阅读
Qwen 3.5 Medium 系列 VRAM 需求：27B、35B、122B GPU 部署指南
目录
  1. 什么是 Qwen 3.5 Medium 系列
  2. 按模型和精度的 VRAM 需求
  3. 在 Novita AI 上部署
  4. 选择合适的精度
  5. 结论

Qwen 3.5 Medium 系列（27B、35B-A3B、122B-A10B）提供了企业级语言模型，其 VRAM 需求各不相同：

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

在 Novita AI 上部署，提供灵活的 GPU 选项（H100、RTX 5090、RTX 4090）或无服务器 API，实现零基础设施管理。

什么是 Qwen 3.5 Medium 系列

Qwen 3.5 Medium 系列包含三个为生产级应用设计的高性能语言模型：

  • Qwen3.5-27B：270 亿参数，平衡性能适用于通用任务
  • Qwen3.5-35B-A3B：总计 350 亿参数，每个 token 激活 30 亿（MoE 架构）
  • Qwen3.5-122B-A10B：总计 1220 亿参数，每个 token 激活 100 亿（MoE 架构）

这些模型在推理、编程、多语言理解和长上下文处理方面表现优异。

了解 VRAM 需求对于成本高效的部署至关重要——无论你是运行在专用 GPU 上，还是利用无服务器基础设施。

按模型和精度的 VRAM 需求

VRAM 需求因量化精度而异。以下内存需求基于 Hugging Face 硬件兼容性数据。

⚠️ 注意：这些数值代表模型权重大小。实际推理时的 VRAM 使用量会根据批次大小、上下文长度和 KV 缓存开销增加 10-30%。建议选择至少留出 10-20% 余量的 GPU。

Qwen3.5-27B-GGUF
**量化 ** VRAM (GB) ** 推荐硬件**
BF16 54 GPU：A100 × 1 (80GB) / H100 × 1 (80GB)
Q8_0 29 CPU：Intel Sapphire Rapids 16× vCPUs · 32 GB 内存
GPU：A100 40GB / RTX 4090 24GB（推理更快）
Q4_K_M 17 CPU：Intel Sapphire Rapids 16× vCPUs · 32 GB 内存
GPU：RTX 4090 24GB / L40S 48GB（推理更快）

💡 CPU vs GPU：在 Q8_0 和 Q4_K_M 精度下，模型可适配现代 CPU 内存限制（32-64 GB）。然而，根据批次大小，GPU 推理速度可快 10-50 倍。对于需要低延迟或高吞吐量的生产工作负载，强烈推荐使用 GPU 部署。

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF
**量化 ** VRAM (GB) ** 推荐硬件**
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 内存
GPU：RTX 4090 24GB / L40S 48GB（推理更快）

Qwen3.5-122B-A10B-GGUF
**量化 ** VRAM (GB) ** 推荐硬件**
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)

💡 注意：122B 模型即使采用激进的量化，由于其规模，也需要高端 GPU。对于 BF16 和 Q8_0 精度，多 GPU 设置是必需的。

在 Novita AI 上部署

Novita AI 为 Qwen 3.5 Medium 系列提供灵活的部署选项，平衡性能、成本和易用性。

GPU 部署（推荐给关注 VRAM 的用户）

Novita AI 提供针对部署 Qwen 3.5 模型优化的高性能 GPU，并提供灵活的计费选项：

推荐的 GPU 配置
**模型 ** ** 量化 ** **VRAM 需求 ** ** 推荐 GPU** ** 使用场景**
27B BF16 54 GB H100 80GB / RTX 5090 32GB × 2 生产，最高质量
27B Q8_0 29 GB RTX 5090 32GB / RTX 4090 24GB × 2 平衡性能
27B Q4_K_M 17 GB RTX 4090 24GB 成本高效推理
35B-A3B BF16 69 GB H100 80GB 生产，最高质量
35B-A3B Q8_0 37 GB RTX 5090 32GB × 2 / H100 80GB 平衡性能
35B-A3B Q4_K_M 22 GB RTX 4090 24GB 成本高效推理
122B-A10B BF16 244 GB H100 80GB × 4 企业级，最高质量
122B-A10B Q8_0 130 GB H100 80GB × 2 平衡性能
122B-A10B Q4_K_M 77 GB H100 80GB 成本高效推理

为什么选择 Novita AI GPU 部署？

Novita AI 提供跨多个性能层级的 GPU 选项，以匹配你的工作负载和预算：

  • 企业级 GPU：针对 BF16 和 Q8_0 精度的高 VRAM 配置
  • 高性能消费级 GPU：适用于中型模型的均衡性价比
  • 经济高效选项：适用于量化模型（Q4_K_M）的价格合理配置
  • 多 GPU 设置：从 1× 到 8× GPU 配置无缝扩展
  • 灵活计费：按需、竞价实例和无服务器 GPU（按秒计费）
  • 即时部署：预配置模板，快速启动

探索 GPU 选项与定价

无服务器 API（零基础设施替代方案）

对于偏好零基础设施管理的用户，Novita AI 提供与 OpenAI 兼容接口的无服务器 API 端点。

支持模型
**模型 ** Model 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

如何获取 API Key

  1. 在 Novita AI 注册
  2. 在控制面板中导航至 API Keys 部分
  3. 点击 Create New Key 并复制你的 API 密钥
  4. 向账户充值以开始使用 API

如何获取 API 密钥以使用 qwen 3.5

快速示例：

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)

选择合适的精度

BF16（全精度）

  • 使用场景：需要最高质量的生产环境
  • 权衡：最高的 VRAM 需求
  • 最适合：企业级应用、研究基准测试

Q8_0（8 位量化）

  • 使用场景：平衡性能与效率
  • 权衡：约 1-2% 质量损失，VRAM 减少 50%
  • 最适合：高吞吐量推理、成本敏感的生产环境

Q4_K_M（4 位量化）

  • 使用场景：在消费级 GPU 上实现成本高效部署
  • 权衡：约 3-5% 质量损失，VRAM 减少 70-75%
  • 最适合：开发、测试、预算受限的部署

结论

Qwen 3.5 Medium 系列为多样化的企业需求提供了强大的语言模型，VRAM 需求范围从 17 GB（27B Q4_K_M）到 244 GB（122B BF16）。

要点总结：

  • 根据质量与成本的权衡选择量化
  • GPU 推理速度比 CPU 快 10-50 倍，适用于生产工作负载
  • Novita AI 提供灵活的部署：GPU 租用（按需/竞价）或无服务器 API

后续步骤：

  1. 确定你的模型规模和精度需求
  2. 探索 Novita AI 的 **GPU 定价 ** 或 API 端点
  3. 使用预配置模板在几分钟内完成部署

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供使用简单 API 部署 AI 模型的便捷途径，同时提供经济可靠的 GPU 云，用于构建和扩展应用。

常见问题

什么是 VRAM？

VRAM（视频随机存取内存）是 GPU 上用于存储模型权重、激活值和中间计算结果的专用内存。对于像 Qwen 3.5 这样的 LLM，VRAM 需求随模型规模和精度增长——更大的模型和更高的精度（如 BF16）需要比量化版本（如 Q4_K_M）更多的 VRAM。VRAM 不足会导致内存溢出错误，或迫使你使用 CPU 推理，而 CPU 推理速度显著较慢。

我能在 CPU 上运行 Qwen 3.5 Medium 模型吗？

可以，较小的量化模型（Q8_0 和 Q4_K_M）可以在拥有 32-64 GB 内存的 CPU 上运行。但是，CPU 推理比 GPU 慢 10-50 倍，对于生产工作负载或实时应用不实用。为获得最佳性能，即使对于量化模型，也强烈建议使用 GPU 部署。

BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 有什么区别？

BF16（16 位）是全精度，质量最高但 VRAM 占用也最高。Q8_0（8 位）将 VRAM 减少约 50%，质量损失极小（约 1-2%）。Q4_K_M（4 位）将 VRAM 减少 70-75%，但可能会引入 3-5% 的质量下降——适合成本敏感的部署，可接受轻微的精度折衷。

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