# Requisitos de GPU de Qwen3.6-35B-A3B

Qwen3.6-35B-A3B tiene 36B parámetros. Para servirlo, calcula unos 86 GB de memoria de GPU en 16 bits, 43 GB en 8 bits o 22 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 256 expertos, 8 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 36B parámetros.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=Qwen/Qwen3.6-35B-A3B).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 86 GB: una [RTX PRO 6000](/es/gpus/rtx-pro-6000.html.md), desde 1,90 US$ por GPU-hora |
| 8 bits | 43 GB: una [L40S](/es/gpus/l40s.html.md), [RTX 6000 Ada](/es/gpus/rtx-6000-ada.html.md) o [RTX A6000](/es/gpus/rtx-a6000.html.md), la L40S desde 0,44 US$ por GPU-hora |
| 4 bits | 22 GB: una [RTX 4090](/es/gpus/rtx-4090.html.md) o [RTX 3090](/es/gpus/rtx-3090.html.md), la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 25 GB: una [RTX 5090](/es/gpus/rtx-5090.html.md), desde 0,58 US$ por GPU-hora |
| LoRA | 86 GB: una [RTX PRO 6000](/es/gpus/rtx-pro-6000.html.md), desde 1,90 US$ por GPU-hora |
| Ajuste fino completo | 575 GB: 8 × [H100](/es/gpus/h100.html.md), desde 13,20 US$ por hora las 8 |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `36B` |
| Activos por token | `3B` |
| Expertos | `256` |
| Expertos por token | `8` |
| Ventana de contexto (tokens) | `262,144` |
| Publicado en | `BF16` |
| Licencia | `apache-2.0` |
| Fecha de publicación | `2026-04-15` |
| Pesos | [Qwen/Qwen3.6-35B-A3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B) |

## Sírvelo tú mismo

```
vllm serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B --tensor-parallel-size 1
```

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita Qwen3.6-35B-A3B?** Para servirlo, unos 86 GB en 16 bits, 43 GB en 8 bits y 22 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 25 GB con QLoRA, 86 GB con LoRA y 575 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar Qwen3.6-35B-A3B en una sola GPU?** Sí. En 16 bits necesita unos 86 GB, que caben en una RTX PRO 6000.

**¿Cuánto cuesta ejecutar Qwen3.6-35B-A3B?** En 16 bits necesita una RTX PRO 6000; en 4 bits, una RTX 4090 o RTX 3090. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

**¿Cómo despliego Qwen3.6-35B-A3B en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.


Más modelos: [/models](/es/models.html.md).