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

什麼是 Qwen 3.5 Medium 系列
依模型與精準度劃分的 VRAM 需求
在 Novita AI 上部署
選擇正確的精準度
結論

Qwen 3.5 Medium 系列（27B、35B-A3B、122B-A10B）提供企業級語言模型，VRAM 需求各有不同：

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

在 Novita AI 上部署，可選擇彈性 GPU 選項（H100、RTX 5090、RTX 4090）或無伺服器 API，免基礎設施管理。

什麼是 Qwen 3.5 Medium 系列

Qwen 3.5 Medium 系列包含三款高效能語言模型，專為生產級應用設計：

Qwen3.5-27B：270 億參數，通用任務的平衡效能
Qwen3.5-35B-A3B：總參數 350 億，每個 token 啟動 30 億參數（MoE 架構）
Qwen3.5-122B-A10B：總參數 1220 億，每個 token 啟動 100 億參數（MoE 架構）

這些模型在推理、程式碼、多語言理解及長上下文處理方面表現優異。

了解 VRAM 需求對於成本效益部署至關重要—無論是在專用 GPU 上運行，還是利用無伺服器基礎設施。

依模型與精準度劃分的 VRAM 需求

VRAM 需求因量化精準度而異。以下是基於 Hugging Face 硬體相容性資料的記憶體需求。

⚠️ 注意：這些數字代表模型權重大小。實際推論時的 VRAM 使用量將高出 10-30%，取決於批次大小、上下文長度及 KV 快取開銷。建議選擇至少有 10-20% 餘裕的 GPU。

Qwen3.5-27B-GGUF


量化	VRAM (GB)	建議硬體
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（推論更快）
Q4_K_M	17	CPU：Intel Sapphire Rapids 16× vCPUs · 32 GB RAM GPU：RTX 4090 24GB / L40S 48GB（推論更快）

💡 CPU 與 GPU 比較：在 Q8_0 及 Q4_K_M 精準度下，模型可放入現代 CPU RAM 限制（32-64 GB）。但 GPU 推論速度根據批次大小可快 10-50 倍。對於需要低延遲或高吞吐量的生產工作負載，強烈建議使用 GPU 部署。

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF


量化	VRAM (GB)	建議硬體
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（推論更快）

Qwen3.5-122B-A10B-GGUF


量化	VRAM (GB)	建議硬體
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 模型即使採用積極量化，仍需要高階 GPU。對於 BF16 及 Q8_0 精準度，多 GPU 設定是必要的。

在 Novita AI 上部署

Novita AI 為 Qwen 3.5 Medium 系列提供彈性部署選項，在效能、成本與易用性之間取得平衡。

GPU 部署（推薦給關注 VRAM 的使用者）

Novita AI 提供專為部署 Qwen 3.5 模型而優化的高效能 GPU，並附有彈性的計費選項：

建議的 GPU 配置


模型	量化	所需 VRAM	建議 GPU	使用案例
27B	BF16	54 GB	H100 80GB / RTX 5090 32GB × 2	生產環境，最高品質
27B	Q8_0	29 GB	RTX 5090 32GB / RTX 4090 24GB × 2	平衡效能
27B	Q4_K_M	17 GB	RTX 4090 24GB	成本效益推論
35B-A3B	BF16	69 GB	H100 80GB	生產環境，最高品質
35B-A3B	Q8_0	37 GB	RTX 5090 32GB × 2 / H100 80GB	平衡效能
35B-A3B	Q4_K_M	22 GB	RTX 4090 24GB	成本效益推論
122B-A10B	BF16	244 GB	H100 80GB × 4	企業級，最高品質
122B-A10B	Q8_0	130 GB	H100 80GB × 2	平衡效能
122B-A10B	Q4_K_M	77 GB	H100 80GB	成本效益推論

為什麼選擇 Novita AI GPU 部署？

Novita AI 提供多種效能等級的 GPU 選項，以符合您的工作負載與預算：

企業級 GPU：適用於 BF16 及 Q8_0 精準度的高 VRAM 配置
高效能消費級 GPU：中型模型的均衡價格/效能
成本效益選項：適用於量化模型（Q4_K_M）的經濟配置
多 GPU 設定：從 1× 到 8× GPU 配置無縫擴展
彈性計費：隨需、競價實例及無伺服器 GPU（按秒付費）
即時部署：預先配置的範本，快速設定

探索 GPU 選項與價格

無伺服器 API（零基礎設施替代方案）

對於偏好零基礎設施管理的使用者，Novita AI 提供與 OpenAI 相容接口的無伺服器 API 端點。

支援的模型


模型	模型 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

基礎 URL：https://api.novita.ai/openai

如何獲取 API 金鑰

在 Novita AI 註冊
前往儀表板的 API Keys 區塊
點擊 Create New Key 並複製您的 API 金鑰
為帳戶加值，即可開始使用 API

快速範例：

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)

選擇正確的精準度

BF16（全精準度）

使用案例：需要最高品質的生產環境
取捨：最高的 VRAM 需求
最適合：企業應用、研究基準

Q8_0（8 位元量化）

使用案例：平衡效能與效率
取捨：約 1-2% 品質損失，VRAM 減少 50%
最適合：高吞吐量推論，成本敏感的生產環境

Q4_K_M（4 位元量化）

使用案例：在消費級 GPU 上進行成本效益部署
取捨：約 3-5% 品質損失，VRAM 減少 70-75%
最適合：開發、測試、預算受限的部署

結論

Qwen 3.5 Medium 系列為多元企業需求提供強大的語言模型，VRAM 需求從 17 GB（27B Q4_K_M）到 244 GB（122B BF16）不等。

重點回顧：

根據品質與成本的取捨選擇量化方式
在生產工作負載中，GPU 推論比 CPU 快 10-50 倍
Novita AI 提供彈性部署：GPU 租用（隨需/競價）或無伺服器 API

後續步驟：

決定您的模型大小與精準度需求
探索 Novita AI 的 GPU 價格 或 API 端點
使用預先配置的範本在數分鐘內完成部署

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供使用簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展模型。

常見問題

什麼是 VRAM？

VRAM（視訊隨機存取記憶體）是 GPU 上的專用記憶體，用於在推論期間儲存模型權重、激活值和中間計算。對於像 Qwen 3.5 這樣的 LLM，VRAM 需求會隨著模型大小和精準度而擴展—較大的模型和較高的精準度（例如 BF16）比量化版本（例如 Q4_K_M）需要更多 VRAM。VRAM 不足會導致記憶體不足錯誤，或迫使您使用速度明顯較慢的 CPU 推論。

我可以在 CPU 上運行 Qwen 3.5 Medium 模型嗎？

可以，較小的量化模型（Q8_0 和 Q4_K_M）可以在配備 32-64 GB RAM 的 CPU 上運行。然而，CPU 推論速度比 GPU 慢 10-50 倍，因此對於生產工作負載或即時應用來說不切實際。為了獲得最佳效能，即使對於量化模型，也強烈建議使用 GPU 部署。

BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 之間有什麼區別？

BF16（16 位元）是全精準度，提供最高品質但 VRAM 使用量最大。Q8_0（8 位元）將 VRAM 減少約 50%，品質損失極小（約 1-2%）。Q4_K_M（4 位元）可節省 70-75% 的 VRAM，但可能引入 3-5% 的品質下降—非常適合在可接受輕微準確度取捨的成本敏感部署中使用。

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

什麼是 Qwen 3.5 Medium 系列