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Qwen3.5-35B-A3B 的 GPU 需求

Qwen3.5-35B-A3B 有 36B 参数。部署推理时,16 位约需 86 GB 显存,8 位约 43 GB,4 位约 22 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。

它是混合专家模型:共 256 个专家,每个 token 激活其中 8 个。所有专家都常驻显存,因此显存要按全部 36B 参数来规划。

部署推理需要什么

推理运行它所需的显存,能放下它的最小 GPU 配置,以及 Arrakis 当前的最低价格。

精度显存与最小配置
16 位86 GB:一块 RTX PRO 6000,每 GPU 小时 $2.07 起
8 位43 GB:一块 L40S、RTX 6000 Ada 或 RTX A6000,L40S 每 GPU 小时 $0.44 起
4 位22 GB:一块 RTX 4090 或 RTX 3090,RTX 3090 每 GPU 小时 $0.19 起

微调需要什么

QLoRA 在冻结的 4 位模型上训练适配器,LoRA 基于 16 位模型,全量微调则会更新所有权重。以上数字不含激活值,激活值会随批大小和序列长度增长。

方法显存与最小配置
QLoRA25 GB:一块 RTX 5090,每 GPU 小时 $0.58 起
LoRA86 GB:一块 RTX PRO 6000,每 GPU 小时 $2.07 起
全量微调575 GB:8 × H100,8 块合计每小时 $16.56 起

关于这个模型

来自它在 Hugging Face 上的模型卡和文件。本页的显存数字遵循GPU 显存指南。

参数量
36B
每个 token 激活的参数
3B
专家数
256
每个 token 的专家数
8
上下文窗口(token)
262,144
发布精度
BF16
许可证
apache-2.0
发布日期
2026-02-24
权重
Qwen/Qwen3.5-35B-A3B

在 Arrakis 上部署

在控制台中打开 Models,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。也可以在任何显存足够的机器上自己运行:

vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3.5-35B-A3B --tensor-parallel-size 1

常见问题

所有 GPU 的实时价格见 GPU 价格页面。

Qwen3.5-35B-A3B 需要多少显存?
推理部署时,16 位约需 86 GB,8 位约 43 GB,4 位约 22 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。微调时,QLoRA 约需 25 GB,LoRA 约需 86 GB,使用 Adam 全量微调约需 575 GB,均未计入激活值。
Qwen3.5-35B-A3B 能在单块 GPU 上运行吗?
可以。16 位下约需 86 GB,一块 RTX PRO 6000 就能放下。
运行 Qwen3.5-35B-A3B 要多少钱?
16 位下需要一块 RTX PRO 6000;4 位下需要一块 RTX 4090 或 RTX 3090。本页每种配置都显示 Arrakis 当前每 GPU 小时的最低价格,从预付余额中按小时扣费。
如何在 Arrakis 上部署 Qwen3.5-35B-A3B?
在 Arrakis 控制台中打开 Models,粘贴 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。