Qwen 3.5 中型系列顯存需求：27B、35B、122B GPU 部署指南

Qwen 3.5 中型系列（27B、35B-A3B、122B-A10B）提供企業級語言模型，具有不同的 VRAM 需求：

• 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）

部署於 Novita AI 具有靈活的 GPU 可選配置（H100、RTX 5090、RTX 4090）或無伺服器 API，實現零基礎設施管理。

事件 is Qwen 3.5 中型系列

Qwen 3.5 中型系列包含三個專為生產級應用設計的高效能語言模型：

• Qwen3.5-27B：27B 參數，適用於一般任務的均衡表現
• Qwen3.5-35B-A3B：總共 35B 個參數，每個令牌有 3B 個有效參數（MoE 架構）
• Qwen3.5-122B-A10B：總共 122B 個參數，每個令牌有 10B 個有效參數（MoE 架構）

這些模型在推理、編碼、多語言理解和長上下文處理方面表現出色。

了解顯存需求對於實現經濟高效的部署至關重要—無論您是在專用電腦上運行還是在獨立電腦上運行。 GPU或利用無伺服器基礎架構。

按型號和精度劃分的顯存需求

顯著需求會根據量化精準度而顯著變化。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。實際推理期間的顯存使用量會高出 10-30%，具體取決於批次大小、上下文長度和鍵值快取開銷。我們建議選擇 GPU至少留出 10-20% 的餘裕。

Qwen3.5-27B-GGUF

量化	顯存 (GB)	相配合的硬件
BF16	54	GPU：A100×1（80GB）/H100×1（80GB）
Q8_0	29	CPU：Intel Sapphire Rapids 16× 虛擬 CPU · 32 GB 內存 GPUA100 40GB / RTX 4090 24GB（推理速度更快）
Q4_K_M	17	CPU：Intel Sapphire Rapids 16× 虛擬 CPU · 32 GB 內存 GPURTX 4090 24GB / L40S 48GB（推理速度更快）

💡 CPU vs GPU在 Q8_0 和 Q4_K_M 精度下，此模型符合現代 CPU 記憶體限制（32-64 GB）。然而， GPU 推理速度提升10-50倍，取決於批次大小。對於需要低延遲或高吞吐量的生產工作負載， GPU 強烈建議部署。

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF

量化	顯存 (GB)	相配合的硬件
BF16	69	GPU：A100×1（80GB）/H100×1（80GB）
Q8_0	37	GPUL40S × 1 (48GB) / A100 40GB
Q4_K_M	22	CPU：Intel Sapphire Rapids 16× 虛擬 CPU · 32 GB 內存 GPURTX 4090 24GB / L40S 48GB（推理速度更快）

Qwen3.5-122B-A10B-GGUF

量化	顯存 (GB)	相配合的硬件
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 型號需要高階配置 GPU即使採用激進的量化方法，由於其規模龐大，仍然如此。多-GPU 設定對於 BF16 和 Q8_0 的精確度至關重要。

部署於 Novita AI

Novita AI 為 Qwen 3.5 中型系列提供靈活的部署選項，兼顧效能、成本和易用性。

GPU 部署（推薦給注重顯存的使用者）

Novita AI 提供高性能 GPU針對部署具有靈活計費選項的 Qwen 3.5 型號進行了最佳化：

推薦的 GPU 配置

型號	量化	所需 VRAM	推薦的 GPU	應用場景
27B	BF16	GB 54	H100 80GB / RTX 5090 32GB × 2	生產，最高品質
27B	Q8_0	GB 29	RTX 5090 32GB / RTX 4090 24GB × 2	平衡性能
27B	Q4_K_M	GB 17	顯卡 4090 24GB	成本效益推理
35B-A3B	BF16	GB 69	H100 80GB	生產，最高品質
35B-A3B	Q8_0	GB 37	RTX 5090 32GB × 2 / H100 80GB	平衡性能
35B-A3B	Q4_K_M	GB 22	顯卡 4090 24GB	成本效益推理
122B-A10B	BF16	GB 244	H100 80GB × 4	企業級，最高品質
122B-A10B	Q8_0	GB 130	H100 80GB × 2	平衡性能
122B-A10B	Q4_K_M	GB 77	H100 80GB	成本效益推理

為什麼 Novita AI GPU 部署？

Novita AI 提供 GPU 提供多種效能等級的選擇，以滿足您的工作負載和預算需求：

• 企業級 GPUs：BF16 和 Q8_0 高精度高 VRAM 配置
• 高性能消費性電子產品 GPUs：中型車型性價比均衡
• 經濟實惠的選擇：適用於量化模型 (Q4_K_M) 的經濟型配置
• 多-GPU 設定：可從 1 倍無縫擴展到 8 倍 GPU 配置
• 靈活的計費方式：按需計費、競價實例和無伺服器實例 GPU秒（按秒計費）
• 即時部署：預先配置模板，快速設定

無伺服器 API（零基礎設施替代方案）

對於那些不希望進行任何基礎設施管理的使用者而言， Novita AI 提供具有 OpenAI 相容介面的 Serverless API 端點。

支持的機型

型號	型號標識
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

• 基本網址： https://api.novita.ai/openai

如何取得 API 金鑰

1. 註冊 Novita AI
2. 前往 API密鑰 儀錶板中的部分
3. 點擊 建立新密鑰 並複製您的 API 金鑰
4. 為您的帳戶充值即可開始使用 API

快速範例：

從 openai 導入 OpenAI 客戶端 = OpenAI( api_key=" ", base_url="https://api.novita.ai/openai" ) response = client.chat.completions.create( model="qwen/qwen3.5-35b-a3b", messages=[ {"role": "system", "content": "您是樂於助人的助手。"}, {"role": "system", "content": "您是樂於助人的助手。 max_tokens=65536, temperature=0.7 ) print(response.choices[0].message.content)

選擇合適的精度

BF16（全精度）

• 使用場景：對品質有最高要求的生產環境
• 權衡：最高的顯存需求
• 最適合：企業應用、研究基準測試

Q8_0（8 位元量化）

• 應用場景：兼顧效能與效率
• 權衡：約1-2%的質量損失，50%的顯存減少
• 最適合：高通量推理、對成本敏感的生產

Q4_K_M（4 位元量化）

• 用例：面向消費者的經濟高效部署 GPUs
• 權衡：約 3-5% 的質量損失，70-75% 的顯存減少
• 最適合：開發、測試、預算有限的部署

結語

Qwen 3.5 中型系列為各種企業需求提供強大的語言模型，VRAM 要求從 17 GB (27B Q4_K_M) 到 244 GB (122B BF16) 不等。

關鍵要點：

• 根據品質與成本的權衡來選擇量化方法
• GPU 對於生產工作負載，推理速度比 CPU 快 10-50 倍。
• Novita AI 提供靈活的部署方式： GPU 租賃（按需/現貨）或無伺服器 API

下一步：

1. 確定您的模型尺寸和精度需求
2. 產品總覽 Novita AI“ GPU 定價 or API端點
3. 使用預配置模板，幾分鐘即可完成部署

Novita AI 是一個人工智慧雲端平台，它為開發人員提供了一種使用我們簡單的 API 輕鬆部署人工智慧模型的方法，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 用於建置和擴展的雲端。

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