在 Novita AI 上部署 Qwen 3.5 小型系列（0.8B-9B）：逐步指南

Qwen 3.5 小型系列簡介
為什麼選擇 Novita AI 來部署？
逐步部署指南
測試您的部署
結論

Qwen 3.5 小型系列（0.8B、2B、4B、9B）將視覺語言 AI 帶到邊緣裝置和生產應用。Novita AI 提供一鍵部署範本 — 只需選擇模型大小、設定資源，然後在 10 分鐘內開始推論。本指南將逐步介紹 8 個步驟、API 測試以及使用案例建議。

Qwen 3.5 小型系列簡介

Qwen 3.5 小型系列代表阿里雲朝著高效、多模態 AI 進行實際部署的推進。該輕量級視覺語言模型系列於 2026 年初發布，參數量從 0.8B 到 9B，以遠低於更大模型的計算成本提供了前沿的推理和編碼效能。

與需要高階 GPU 的單體 LLM 不同，Qwen 3.5 小型系列針對邊緣裝置、筆記型電腦和單 GPU 設置，同時保留原生的文字、圖像和影片處理能力。0.8B 變體可在智慧型手機上本地運行，而 9B 模型則能處理先前需要更大模型的生產級代理和多步驟 JSON 提取。

主要功能

Qwen 3.5 引入了多項架構和訓練創新，使其與早期的小型模型區分開來：

統一視覺語言基礎：多模態 token 的早期融合訓練在多模態 token 上達到與 Qwen 3 密集模型相當的性能，並在推理、編碼、代理基準測試和視覺理解任務上超越了專門的 Qwen 3-VL 系列。
高效混合架構：閘控 Delta 網絡結合稀疏混合專家（MoE）實現高吞吐量推論，延遲極低。此架構選擇減少了記憶體開銷，同時保持了與更大密集模型競爭的輸出品質。
可擴展 RL 泛化：跨百萬代理環境進行強化學習擴展，任務分佈逐漸複雜，確保了強大的實際適應能力。模型在各種情境中訓練——從簡單的聊天機器人任務到多步驟工具使用——從而順利轉移到生產用例。
全球語言覆蓋：擴展支援 201 種語言和方言，實現包容性的全球部署，具有細緻的文化和區域理解。這使得 Qwen 3.5 小型系列對於新興市場的多語言應用尤為有價值。
近乎完美的訓練效率：與純文字訓練相比，多模態訓練效率接近 100%，這得益於非同步 RL 框架和優化的數據管線。這意味著訓練成本隨模型大小線性增長而非指數增長——這對於永續 AI 發展至關重要。

性能亮點

Qwen 3.5 小型系列在整個產品線中展現了令人印象深刻的效率提升。在一般推理、指令遵循和代理工作流程方面，這些模型遠遠超出其實力水準。使用者回報，Qwen 3.5 4B 可以處理之前需要 9B 模型的多步驟 JSON 提取，因此非常適合資源受限的生產環境。

模型比較


模型	參數量	最適合	典型使用案例
Qwen3.5-0.8B	0.8B	邊緣裝置、行動應用、物聯網	裝置端助手、即時翻譯、語音機器人
Qwen3.5-2B	2B	輕量級聊天機器人、嵌入式系統	客戶支援、常見問題解答、內容審核
Qwen3.5-4B	4B	平衡效能與成本	小型生產、資料提取、文件問答
Qwen3.5-9B	9B	生產應用、AI 代理、複雜推理	多代理系統、進階 RAG、程式碼生成

為什麼選擇 Novita AI 來部署？

部署 AI 模型傳統上涉及基礎設施設置、依賴管理和 GPU 配置。Novita AI 消除了這些痛點：

一鍵範本：為所有 4 個 Qwen 3.5 變體提供預打包環境——只需選擇並部署。
預配置環境：依賴項、CUDA 版本和模型權重已最佳化。
經濟高效的 GPU 選項：按使用量付費的 GPU 實例，無需前期硬體投資。
無需基礎設施設置：跳過 DevOps 工作——Novita 負責編排、擴展和監控。

無論您是在 0.8B 模型上進行原型設計，還是在生產中運行 9B 代理，Novita AI 的範本都能讓您在幾分鐘內上線。

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範本庫

逐步部署指南

部署過程對於所有四個 Qwen 3.5 模型都是相同的。請依照以下 8 個步驟操作：

步驟 1：進入控制台

導航至 Novita AI 的 GPU 介面，然後點選「開始使用」以存取部署管理。

步驟 2：選擇套件

在範本儲存庫中，找到 Qwen3.5-{0.8B/2B/4B/9B}（選擇您想要的模型大小）並點選以開始安裝序列。

步驟 3：基礎設施設定

配置計算參數：

記憶體分配（RAM）
儲存需求（模型權重的磁碟空間）
網路設定（防火牆規則、連接埠）

配置完成後，點選「部署」繼續。

步驟 4：審閱並建立

仔細檢查您的配置詳細資訊和成本摘要。滿意後，點選「部署」啟動建立程序。

步驟 5：等待建立

啟動部署後，系統會自動將您重新導向至實例管理頁面。您的實例將在背景建立——無需手動介入。

步驟 6：監控下載進度

即時追蹤模型映像的下載進度。部署完成後，您的實例狀態將從「拉取中」變更為「運行中」。點選實例名稱旁的箭頭圖示以查看詳細進度。

步驟 7：驗證實例狀態

點選「日誌」按鈕檢視實例日誌，並確認推論服務已正確啟動。尋找指示模型載入成功的啟動訊息。

步驟 8：環境存取

透過「連線」介面啟動開發空間，然後初始化「啟動 Web 終端機」以存取您的部署環境。

測試您的部署

實例運行後，透過相容 OpenAI 的 API 端點進行測試。以下是每個 Qwen3.5-0.8B 的 cURL 範例：

curl -sS http://127.0.0.1:28065/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
 "model": "qwen3.5-0.8b",
 "messages": [
 {
 "role": "system",
 "content": "you are a helpful assitant."
 },
 {
 "role": "user",
 "content": "hello"
 }
 ],
 "max_tokens": 1300,
 "stream": false
}'
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結論

Qwen 3.5 小型系列讓強大的視覺語言 AI 普及化，而 Novita AI 使部署變得輕而易舉。憑藉預建範本、GPU 最佳化環境以及相容 OpenAI 的 API，您可以在 10 分鐘內從零開始到完成生產就緒的推論——無需基礎設施專業知識。

無論您是使用 0.8B 模型建立輕量級邊緣應用，還是使用 9B 變體部署複雜的 AI 代理，Novita AI 平台都能隨著您的需求擴展。準備好開始了嗎？前往 Novita AI 的範本庫 立即部署您第一個 Qwen 3.5 模型。

Novita AI 是一個 AI 雲平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲來建置和擴展。