Qwen3.5 35B A3B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Qwen3.5 35B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,2 GB Speicher und läuft auf 204 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Dell XPS 14 14 Zoll (2026), Core Ultra Series 3 mit LPDDR5X-9600 (zweikanalig), 32 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3.5 35B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,5 GB Speicher und läuft auf 204 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Dell XPS 14 14 Zoll (2026), Core Ultra Series 3 mit LPDDR5X-9600 (zweikanalig), 32 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3.5 35B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,3 GB Speicher und läuft auf 204 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Dell XPS 14 14 Zoll (2026), Core Ultra Series 3 mit LPDDR5X-9600 (zweikanalig), 32 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3.5 35B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,8 GB Speicher und läuft auf 204 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Dell XPS 14 14 Zoll (2026), Core Ultra Series 3 mit LPDDR5X-9600 (zweikanalig), 32 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3.5 35B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,8 GB Speicher und läuft auf 204 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Dell XPS 14 14 Zoll (2026), Core Ultra Series 3 mit LPDDR5X-9600 (zweikanalig), 32 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- Qwen
- Parameter
- 34,7 Mrd., davon 3 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text und Bilder
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Für mehrere Nutzer gleichzeitig: Ollama bedient dieses Modell immer nur mit einer Anfrage nach der anderen. Bei anderen Modellen lässt sich das über die Einstellung OLLAMA_NUM_PARALLEL ändern, hier nicht: Ollama setzt den Wert für diese Modellart selbst zurück. Die Tempoangaben oben gelten für eine einzelne Anfrage.
Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
und 194 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 240 bis 384 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 166 bis 265 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 117 bis 218 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 123 bis 197 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 108 bis 200 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 98 bis 182 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 209 bis 333 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 173 bis 276 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 145 bis 269 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 150 bis 240 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 233 bis 373 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 160 bis 255 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 112 bis 208 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 118 bis 189 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 103 bis 191 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 93 bis 174 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 202 bis 323 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 167 bis 266 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 139 bis 258 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 144 bis 231 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 238 bis 380 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 164 bis 262 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 115 bis 214 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 122 bis 194 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 106 bis 197 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 97 bis 179 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 206 bis 330 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 171 bis 273 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 143 bis 265 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 148 bis 237 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 225 bis 359 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 152 bis 242 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 105 bis 196 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 111 bis 178 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 96 bis 179 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 88 bis 163 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 194 bis 309 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 159 bis 253 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 131 bis 244 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 137 bis 219 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 225 bis 359 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 152 bis 242 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 105 bis 196 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 111 bis 178 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 96 bis 179 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 88 bis 163 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 194 bis 309 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 159 bis 253 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 131 bis 244 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 137 bis 219 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
Was die Angaben bedeuten
- Token: Ein Modell liest und schreibt in Wortstücken, den Token. Ein deutsches Wort sind rund 1,5 bis 1,8 Token.
- Token/s: So viele Token schreibt das Modell je Sekunde. Angegeben ist eine Spanne, gerechnet, nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Kontext: Wie viel Text das Modell auf einmal im Blick behält, also Ihre Frage, angehängte Dokumente und den bisherigen Verlauf, gezählt in Token. Mehr Kontext braucht mehr Speicher.
- Mrd.: Milliarden Parameter, die Größe des Modells. Größere Modelle antworten in der Regel besser und brauchen mehr Speicher.
- „davon … aktiv“: Das Modell (Mixture-of-Experts) rechnet je Token nur mit einem Teil seiner Parameter. Das macht es schneller; Speicher braucht es trotzdem für alle.
- Q4_K_M, Q8_0 und ähnlich: die Stufe der Quantisierung. Die Zahlen des Modells werden mit weniger Bits gespeichert; je kleiner die Zahl hinter dem Q, desto kleiner die Datei und desto größer die Abweichung vom Original.
- VL im Namen steht für Vision-Language: solche Modelle lesen auch Bilder. Was ein Modell entgegennimmt, steht auf seiner Seite unter „Nimmt entgegen“.
- „Läuft gut“: Das Modell passt ganz in den Speicher und schafft in der Mitte der Spanne mindestens 10 Token/s. „Eingeschränkt“: Es passt, ist aber langsamer, oder ein Teil liegt im Arbeitsspeicher. Ob die Antworten stimmen, sagt beides nicht.
- „*“ am Tempo: Die Rechnung geht hier über ihre Messungen hinaus, der Wert ist unsicherer.
- „Der Speicher für den Kontext ist geschätzt“: Für die Bauart dieses Modells lesen wir den Speicher für den Kontext nicht aus der Modelldatei ab, sondern schätzen ihn aus der Modellgröße.
- Wie wir rechnen
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 16,4 GB | 18,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 22,0 GB | 24,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 26,2 GB | 28,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 28,9 GB | 31,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 39,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 71,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 16,4 GB | 18,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 22,0 GB | 24,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 26,2 GB | 28,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 28,9 GB | 31,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 39,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 71,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 16,4 GB | 18,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 22,0 GB | 24,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 26,2 GB | 28,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 28,9 GB | 31,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 39,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 71,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 16,4 GB | 19,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 22,0 GB | 24,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 26,2 GB | 29,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 28,9 GB | 31,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 40,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 72,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 16,4 GB | 19,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 22,0 GB | 24,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 26,2 GB | 29,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 28,9 GB | 31,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 40,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 72,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF
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