Famiglia Qwen · 122B parametri

Qwen 3.5 122B-A10B

Modello di fascia intermedia tra i top di gamma Qwen 3.5, tra 27B e 397B. MoE 122B/10B attivi. Entra nella memoria di una H100.

🇨🇳 Alibaba·Licenza Apache 2.0·Contesto 255.859375k tokens·Data di uscita aprile 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Qualità da modello di frontiera con 10B attivi
  • Contesto di 262k
  • Apache 2.0
  • Molto efficace nell'inferenza
Limiti da conoscere
  • —73 GB di VRAM in Q4 — configurazione multi-GPU necessaria
Architettura
MoE · 122B totali / 10B attivi · modello di punta Qwen 3.5 · contesto 262k
Addestramento
Qwen 3.5 di punta accessibile — 10B attivi su 122B, contesto nativo di 262k.
Ideale per
Workstation MoERagionamento

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run qwen3.5:122b-a10b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
73 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
88 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
131 GB
FP16
Piena precisione — uso server
244 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 110 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Qwen 3.5 122B-A10B?

Per eseguire Qwen 3.5 122B-A10B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 73 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900