Qwen3.5-2B:需要多少显存?
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Qwen3.5-2B 有 1.9B 个参数。在 Q4_K_M 量化、8,192 token 上下文下,单张显卡需要 2.9 GiB 可用显存,结果才会是“能装下”。
关键信息
- 原始仓库
- Qwen/Qwen3.5-2B@15852e8
- 发布方
- Qwen
- 许可证
- apache-2.0
- 参数量(GGUF 张量表:llama.cpp 加载的张量;不含多 token 预测层)
- 1.9B
- 原始仓库报告的参数量(可能包含视觉编码器或额外的层)
- 2.3B
- 层数
- 24
- 注意力结构
- 6 个全注意力层;18 个循环/线性注意力层(固定大小的状态)
- 每个 token 的 KV 缓存(F16,所有注意力层)
- 12.0 KiB
- 支持的最长上下文
- 262,144
- 图像输入
- 模型支持多模态;此处的估算仅涵盖文本(视觉投影器需要额外的显存)。
GGUF 文件与所需显存
所有量化均来自同一个 GGUF 仓库的同一个固定版本: unsloth/Qwen3.5-2B-GGUF@f6d5376
| 量化 | 文件大小 | 4,096 上下文下的 X | 8,192 上下文下的 X | 32,768 上下文下的 X | 131,072 上下文下的 X |
|---|---|---|---|---|---|
| BF16 | 3.52 GiB | 5.3 GiB | 5.4 GiB | 5.7 GiB | 7.1 GiB |
| Q8_0 | 1.87 GiB | 3.6 GiB | 3.7 GiB | 4.0 GiB | 5.4 GiB |
| Q6_K | 1.47 GiB | 3.2 GiB | 3.2 GiB | 3.6 GiB | 5.0 GiB |
| Q5_K_M | 1.34 GiB | 3.0 GiB | 3.1 GiB | 3.4 GiB | 4.8 GiB |
| Q4_K_M | 1.19 GiB | 2.9 GiB | 2.9 GiB | 3.3 GiB | 4.7 GiB |
| Q4_0 | 1.13 GiB | 2.8 GiB | 2.9 GiB | 3.2 GiB | 4.6 GiB |
| IQ4_XS | 1.09 GiB | 2.8 GiB | 2.8 GiB | 3.2 GiB | 4.6 GiB |
| Q3_K_M | 1.03 GiB | 2.7 GiB | 2.8 GiB | 3.1 GiB | 4.5 GiB |
各量化所需的最小 GPU
| 量化 | 能装下的最小 GPU(单卡) | 显存 |
|---|---|---|
| BF16 | NVIDIA GeForce RTX 5060 | 8 GB |
| Q8_0 | NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB | 8 GB |
| Q6_K | NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB | 8 GB |
| Q5_K_M | NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB | 8 GB |
| Q4_K_M | NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB | 8 GB |
| Q4_0 | NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB | 6 GB |
| IQ4_XS | NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB | 6 GB |
| Q3_K_M | NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB | 6 GB |
可运行 Qwen3.5-2B 的 GPU
| GPU | 显存 | 运行档案 | 能装下的最高量化 | “能装下”所需的可用显存 | 最长上下文 | 速度上限 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1060 | 6 GB | CUDA(NVIDIA) | Q4_0 | 2.9 GiB | 8,192 | ≤ 147 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 | 6 GB | CUDA(NVIDIA) | Q4_0 | 2.9 GiB | 8,192 | ≤ 147 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER | 6 GB | CUDA(NVIDIA) | Q4_0 | 2.9 GiB | 8,192 | ≤ 258 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB | 6 GB | CUDA(NVIDIA) | Q4_0 | 2.9 GiB | 8,192 | ≤ 258 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce GTX 1070 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 122 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 122 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce GTX 1080 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 152 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 213 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 213 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 213 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 107 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 213 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 213 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 289 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q8_0 | 3.7 GiB | 94,976 | ≤ 129 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 11,776 | ≤ 116 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB | 10 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 114,176 | ≤ 197 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti | 11 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 185,344 | ≤ 125 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti | 11 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 185,344 | ≤ 159 tok/s | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7700 XT | 12 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 256,512 | ≤ 236 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 256,512 | ≤ 130 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 256,512 | ≤ 130 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 256,512 | ≤ 174 tok/s | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7800 XT | 16 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | — | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7900 GRE | 16 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 74.5 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 174 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 185 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 232 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5080 | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 248 tok/s | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7900 XT | 20 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | — | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7900 XTX | 24 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 242 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 261 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 | 32 GB | CUDA(NVIDIA) | BF16 | 5.4 GiB | 262,144 | ≤ 464 tok/s | 能装下 |
没有结论的 GPU
| GPU | 显存 | 运行档案 | 最小量化 | “能装下”所需的可用显存 | 无结论的原因 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti | 4 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:扣除预留后剩余显存太少,无法可靠判断 | 未知 |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 | 4 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:扣除预留后剩余显存太少,无法可靠判断 | 未知 |
| AMD Radeon Pro V520 | 8 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA P4 | 8 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA P100 | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA L4 | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon PRO W7800 32GB | 32 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA Tesla V100 32GB | 32 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon PRO W7800 48GB | 48 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon PRO W7900 | 48 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA L40 | 48 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI210 | 64 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA H100 PCIe | 80 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA H200 SXM | 141 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA B200 | 180 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI300X | 192 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA B100 | 192 GB | CUDA(NVIDIA) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI325X | 256 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI350X | 288 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI355X | 288 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q3_K_M | 2.8 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
- CUDA(NVIDIA):llama.cpp,CUDA 后端(NVIDIA 独立 GPU),所有层都放在 GPU 上,开启 Flash Attention,微批次大小(-ub)为 512,F16 KV 缓存,上下文(-c)如表中所示;“能装下”按 llama-server 默认的 4 个并行序列(-np auto,统一 KV 缓存)判定,“装不下”按 1 个序列判定;GPU 空闲,没有其他程序占用其显存。
- Linux 上的 ROCm(AMD):llama.cpp,Linux 上的 ROCm 后端(AMD 独立 GPU),所有层都放在 GPU 上,开启 Flash Attention,微批次大小(-ub)为 512,F16 KV 缓存,上下文(-c)如表中所示;“能装下”按 llama-server 默认的 4 个并行序列(-np auto,统一 KV 缓存)判定,“装不下”按 1 个序列判定;GPU 空闲,没有其他程序占用其显存。
原始权重
该模型的原始权重文件(safetensors,按方法说明中的方式统计)共计 4.2 GiB。这些仅供参考;本页所有估算均针对上方的 GGUF 文件,并使用 llama.cpp 运行。 Qwen/Qwen3.5-2B · 方法说明