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

O Qwen3.6-35B-A3B tem 36B parâmetros. Para servi-lo, conte com cerca de 86 GB de memória de GPU em 16 bits, 43 GB em 8 bits ou 22 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações.

É um modelo de mistura de especialistas: 256 especialistas, 8 deles ativos para cada token. Todos ficam na memória da GPU, então conte memória para todos os 36B parâmetros.

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O que é preciso para servi-lo

A memória de GPU para rodá-lo em inferência, com a menor configuração de GPU que o comporta e o menor preço na Arrakis agora.

Precisão	Memória e menor configuração
16 bits	86 GB: uma RTX PRO 6000, a partir de US$ 1,90 por GPU-hora
8 bits	43 GB: uma L40S, RTX 6000 Ada ou RTX A6000, a L40S a partir de US$ 0,44 por GPU-hora
4 bits	22 GB: uma RTX 4090 ou RTX 3090, a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora

O que é preciso para fazer ajuste fino

O QLoRA treina adaptadores sobre um modelo congelado em 4 bits, o LoRA sobre um em 16 bits, e o ajuste fino completo atualiza todos os pesos. Os valores não incluem as ativações, que crescem com o tamanho do lote e o comprimento da sequência.

Método	Memória e menor configuração
QLoRA	25 GB: uma RTX 5090, a partir de US$ 0,58 por GPU-hora
LoRA	86 GB: uma RTX PRO 6000, a partir de US$ 1,90 por GPU-hora
Ajuste fino completo	575 GB: 8 × H100, a partir de US$ 18,00 por hora pelas 8

Sobre o modelo

Do cartão e dos arquivos no Hugging Face. Os números de memória seguem o guia de memória de GPU.

Parâmetros: 36B
Ativos por token: 3B
Especialistas: 256
Especialistas por token: 8
Janela de contexto (tokens): 262,144
Publicado em: BF16
Licença: apache-2.0
Data de lançamento: 2026-04-15
Pesos: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

Implante na Arrakis

Abra Models no console, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina. Ou rode você mesmo em qualquer máquina com memória de GPU suficiente:

vLLM

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

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Perguntas

Os preços em tempo real de todas as GPUs estão na página de preços de GPU.

Quanta memória de GPU o Qwen3.6-35B-A3B precisa?

Para servi-lo, cerca de 86 GB em 16 bits, 43 GB em 8 bits e 22 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações. Para fazer ajuste fino, cerca de 25 GB com QLoRA, 86 GB com LoRA e 575 GB para ajuste fino completo com Adam, sem contar as ativações.

Posso rodar o Qwen3.6-35B-A3B em uma única GPU?

Sim. Em 16 bits ele precisa de cerca de 86 GB, que cabem em uma RTX PRO 6000.

Quanto custa rodar o Qwen3.6-35B-A3B?

Em 16 bits ele precisa de uma RTX PRO 6000; em 4 bits, de uma RTX 4090 ou RTX 3090. Cada configuração desta página mostra o menor preço por GPU-hora na Arrakis agora, e você paga por hora a partir de um saldo pré-pago.

Como implanto o Qwen3.6-35B-A3B na Arrakis?

Abra Models no console da Arrakis, cole Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina.

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