¿Cuánta memoria necesita Qwen3.5 0.8B?

Unos 0,5 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 2 GB en total. En una Mac, eso significa 8 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.

¿Qué tan rápido va Qwen3.5 0.8B en una Mac?

La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 96 GB, a unos 600–1067 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 8 GB, logra unos 50–89 con un M3.

¿La cuantización empeora Qwen3.5 0.8B?

A 4 bits, la mayoría de los modelos se mantienen cerca de la calidad original; por debajo de 4 bits, la calidad cae más rápido. Elige la precisión más alta que quepa en tu Mac con margen.

¿Puede una Mac ejecutar Qwen3.5 0.8B? RAM, velocidad

Memoria en cada precisión

Versión	Pesos	Con contexto	Mac más pequeña
8 bits	0,9 GB	2,4 GB	8 GB
6 bits	0,7 GB	2,2 GB	8 GB
4 bits	0,5 GB	2 GB	8 GB
3 bits menor calidad	0,4 GB	1,9 GB	8 GB
2 bits menor calidad	0,3 GB	1,8 GB	8 GB

En cada chip de Apple

El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta Qwen3.5 0.8B, la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.

Chip	Necesita	Versión	Tokens/s
M6	16 GB	8 bits Va bien	77–136
M5 Ultra	96 GB	8 bits Va bien	600–1067
M5 Max	36 GB	8 bits Va bien	230–409
M5 Pro	24 GB	8 bits Va bien	154–273
M5	16 GB	8 bits Va bien	77–136
M4 Max	36 GB	8 bits Va bien	205–364
M4 Pro	24 GB	8 bits Va bien	137–243
M4	16 GB	8 bits Va bien	60–107
M3 Ultra	96 GB	8 bits Va bien	410–728
M3 Max	36 GB	8 bits Va bien	150–267
M3 Pro	18 GB	8 bits Va bien	75–133
M3	8 GB	8 bits Va bien	50–89
M2 Ultra	64 GB	8 bits Va bien	400–711
M2 Max	32 GB	8 bits Va bien	200–356
M2 Pro	16 GB	8 bits Va bien	100–178
M2	8 GB	8 bits Va bien	50–89
M1 Ultra	64 GB	8 bits Va bien	400–711
M1 Max	32 GB	8 bits Va bien	200–356
M1 Pro	16 GB	8 bits Va bien	100–178
M1	8 GB	8 bits Va bien	34–60

Cómo ejecutarlo

La forma fácil: descarga MLX Harness, gratis y de código abierto. Busca Qwen3.5 0.8B, descarga la versión que encaja con tu Mac y empieza a chatear. MLX Harness también ofrece el modelo a tus otras apps mediante una API compatible con OpenAI.Descarga MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 o posterior
En Terminal, con MLX de Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3.5-0.8B-4bitVersión MLX: mlx-community/Qwen3.5-0.8B-4bit en Hugging Face. Las demás precisiones están justo al lado.

Paso a paso: descargar y ejecutar LLM en tu Mac · cómo usar MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Sobre Qwen3.5 0.8B

Creado por	Qwen (Alibaba)
Parámetros	0,8B (denso)
Contexto	256K tokens
Licencia	Apache-2.0
Lanzamiento	2026-02
Entrada	Texto e imágenes
Pesos	Qwen/Qwen3.5-0.8B

Preguntas

¿Cuánta memoria necesita Qwen3.5 0.8B?: Unos 0,5 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 2 GB en total. En una Mac, eso significa 8 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.
¿Qué tan rápido va Qwen3.5 0.8B en una Mac?: La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 96 GB, a unos 600–1067 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 8 GB, logra unos 50–89 con un M3.
¿La cuantización empeora Qwen3.5 0.8B?: A 4 bits, la mayoría de los modelos se mantienen cerca de la calidad original; por debajo de 4 bits, la calidad cae más rápido. Elige la precisión más alta que quepa en tu Mac con margen.

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[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.5-0.8b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.5-0.8b)

Cómo se calcula

Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.