Melhor GPU para Qwen3.6-35B-A3B localmente
Preços em tempo real e recomendações de hardware atualizados para agosto de 2026.
O Qwen3.6-35B-A3B é um modelo de mistura de especialistas: todos os 35B de parâmetros precisam ficar na VRAM, mas apenas 3B são ativados por token — por isso ele gera muito mais rápido que um modelo denso do mesmo tamanho, embora exija a mesma memória.
Para executar o Qwen3.6-35B-A3B localmente você precisa de cerca de 20.5 GB de VRAM com quantização Q4_K_M e um contexto de 32k tokens. A placa com melhor custo-benefício que comporta o modelo é a GeForce RTX 4090 (24 GB), que deve gerar cerca de 154 tokens por segundo.
Ajustar comprimento do contexto
Deslize para tamanhos populares ou digite um valor manualmente.
Os pesos do modelo MoE exigem no mínimo 16GB de VRAM para quantizações Q3.
Hardware recomendado
Roda totalmente dentro de framebuffers de 24GB. Alta velocidade ativa graças ao caminho de execução MoE.
Exige placas de workstation de 48GB+ para acomodar confortavelmente toda a matriz de pesos Q8.
Outros modelos com o mesmo requisito de VRAM
Como os pesos de Qwen3.6-35B-A3B cabem em uma placa de 24 GB, outros modelos de tamanho semelhante rodam na mesma GPU. A velocidade de geração varia — modelos Mixture-of-Experts são mais rápidos, modelos densos mais lentos — mas todos cabem na mesma VRAM:
Otimizando a configuração para Qwen3.6-35B-A3B
Recomendações de quantização
Para tarefas diárias de programação e raciocínio, o Q4_K_M (quantização de 4 bits) oferece o melhor equilíbrio entre qualidade e eficiência de memória: reduz os requisitos de memória em mais de 70% com uma perda de qualidade mínima em comparação com FP16. Os ajustes Q8 e superiores preservam mais fidelidade ao custo de um uso de VRAM significativamente maior, o que pode forçar o descarregamento de camadas e reduzir o desempenho.
Software local recomendado
Recomendamos usar o Ollama como o executor principal para inferência local devido ao seu particionamento de GPU automatizado e otimizações de cache de contexto. Para ajustes avançados ou partições de quantização, o llama.cpp compilado nativamente com Flash Attention fornece o melhor controle granular.
Executando o Qwen3.6-35B-A3B localmente — perguntas frequentes
De quanta VRAM preciso para executar o Qwen3.6-35B-A3B?
Com um contexto de 32k e a quantização do cache KV ativada, o Qwen3.6-35B-A3B precisa de cerca de 20.5 GB de VRAM em Q4_K_M — a quantização indicada para a maioria. Baixar para Q3_K_M reduz para aproximadamente 15.5 GB com alguma perda de qualidade, enquanto Q8_0 exige cerca de 40.6 GB para a melhor qualidade que este modelo consegue entregar.
Em que tamanho de placa de vídeo o Qwen3.6-35B-A3B cabe?
O Qwen3.6-35B-A3B precisa de cerca de 20.5 GB em Q4_K_M, então uma placa de 24 GB é o menor tamanho comum que o mantém inteiramente na VRAM. Abaixo disso é preciso transferir camadas para a RAM do sistema, o que costuma custar a maior parte da sua velocidade de geração.
Qual quantização devo usar para o Qwen3.6-35B-A3B?
Use Q4_K_M, a menos que tenha VRAM sobrando. Ele precisa de cerca de 20.5 GB e perde muito pouca qualidade em relação à precisão total. O Q8_0 exige cerca de 40.6 GB por um ganho de qualidade que quase ninguém percebe ao programar ou conversar. Prefira usar a VRAM restante para um contexto mais longo.
Como o tamanho do contexto afeta a VRAM exigida pelo Qwen3.6-35B-A3B?
Os pesos do modelo são fixos, mas o cache KV cresce linearmente com o contexto. Para o Qwen3.6-35B-A3B com um contexto de 32k, o cache ocupa cerca de 0.4 GB; dobrando para 64k, ele chega a aproximadamente 0.8 GB. Desativar a quantização do cache KV dobra novamente esses valores.
Por que o Qwen3.6-35B-A3B é mais rápido do que seu número de parâmetros sugere?
O Qwen3.6-35B-A3B é um modelo de mistura de especialistas. Todos os seus 35B de parâmetros precisam estar na VRAM, mas apenas 3B são usados para produzir cada token. A velocidade de geração depende de ler esses 3B de parâmetros ativos, então ele se comporta muito mais como um modelo de 3B do que de 35B — embora ainda exija memória para os 35B completos.
A mesma GPU pode rodar outros modelos semelhantes ao Qwen3.6-35B-A3B?
Sim. Qwen3.6-35B-A3B precisa de cerca de 20.5 GB em Q4_K_M, e qualquer modelo cujos pesos caibam na mesma placa roda nela — incluindo Qwen3.5-35B-A3B (36B), Yi 1.5 34B (34B), Qwen3-32B (32.8B), Qwen2.5-32B (32.5B), Qwen2.5-Coder-32B (32.5B), QwQ-32B (32.5B). Os pesos cabem na mesma GPU; a velocidade de geração varia (modelos Mixture-of-Experts são mais rápidos, modelos densos mais lentos).
▸Como as velocidades de tokens são estimadas
Como calculamos o Índice de Valor da GPU e normalizamos os dados de mercado.
Leitura (Prefill)
A consulta é processada em uma única passagem paralela. Isso é limitado por capacidade de computação: satura os tensor cores da GPU.
Decodificação (Geração)
Cada novo token exige carregar todos os pesos ativos do modelo a partir da VRAM. Isso é limitado pela largura de banda de memória: a GPU para aguardando dados em vez de computar.
Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Cachê KV por passo = activeParams × multiplicador × contextK.
Fatores de utilização por arquitetura
Esquerda: fator de decodificação — Direita: fator de leitura
Fontes de dados
Os TFLOPS e a largura de banda de memória são lidos do banco de dados de GPUs. Se ausentes, a largura de banda recorre a uma lista predefinida.
Limitações
Estas são estimativas analíticas, não resultados de testes reais. Use-as como uma comparação relativa, não como uma garantia absoluta de desempenho.