¿Cuánta memoria necesita Qwen3.6 35B A3B?

Unos 19,7 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 21,3 GB en total. En una Mac, eso significa 32 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.

¿Qué tan rápido va Qwen3.6 35B A3B 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 169–300 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 32 GB, logra unos 106–188 con un M2 Max.

¿Por qué Qwen3.6 35B A3B va más rápido de lo que sugiere su tamaño?

Es un modelo de mezcla de expertos: mantiene 35B parámetros en memoria, pero solo lee 3B en cada token, así que escribe a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

¿Puede una Mac ejecutar Qwen3.6 35B A3B? RAM, velocidad

Memoria en cada precisión

Versión	Pesos	Con contexto	Mac más pequeña
8 bits	37,2 GB	40,2 GB	64 GB
6 bits	28,4 GB	30,7 GB	48 GB
4 bits	19,7 GB	21,3 GB	32 GB
3 bits menor calidad	15,3 GB	16,8 GB	24 GB
2 bits menor calidad	10,9 GB	12,4 GB	18 GB

En cada chip de Apple

El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta Qwen3.6 35B A3B, la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.

Chip	Necesita	Versión	Tokens/s
M6	32 GB	4 bits Va bien	45–80
M5 Ultra	96 GB	8 bits Va bien	169–300
M5 Max	36 GB	4 bits Va bien	122–216
M5 Pro	48 GB	6 bits Va bien	58–102
M5	32 GB	4 bits Va bien	41–72
M4 Max	36 GB	4 bits Va bien	109–193
M4 Pro	48 GB	6 bits Va bien	51–91
M4	32 GB	4 bits Va bien	32–56
M3 Ultra	96 GB	8 bits Va bien	115–205
M3 Max	36 GB	4 bits Va bien	79–141
M3 Pro	36 GB	4 bits Va bien	40–71
M3	24 GB	3 bits Va bien	35–62
M2 Ultra	64 GB	8 bits Va bien	113–200
M2 Max	32 GB	4 bits Va bien	106–188
M2 Pro	32 GB	4 bits Va bien	53–94
M2	24 GB	3 bits Va bien	35–62
M1 Ultra	64 GB	8 bits Va bien	113–200
M1 Max	32 GB	4 bits Va bien	106–188
M1 Pro	32 GB	4 bits Va bien	53–94
M1	16 GB	2 bits Muy justo	34–60

Cómo ejecutarlo

La forma fácil: descarga MLX Harness, gratis y de código abierto. Busca Qwen3.6 35B A3B, 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/Qwen3.6-35B-A3B-4bitVersión MLX: mlx-community/Qwen3.6-35B-A3B-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 Qwen3.6 35B A3B

Creado por	Qwen (Alibaba)
Parámetros	35B en total · 3B activos (mezcla de expertos)
Contexto	256K tokens
Licencia	Apache-2.0
Lanzamiento	2026-04
Entrada	Texto e imágenes
Inteligencia	18,2 en el Artificial Analysis Intelligence Index
Pesos	Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

Preguntas

¿Cuánta memoria necesita Qwen3.6 35B A3B?: Unos 19,7 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 21,3 GB en total. En una Mac, eso significa 32 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.
¿Qué tan rápido va Qwen3.6 35B A3B 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 169–300 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 32 GB, logra unos 106–188 con un M2 Max.
¿Por qué Qwen3.6 35B A3B va más rápido de lo que sugiere su tamaño?: Es un modelo de mezcla de expertos: mantiene 35B parámetros en memoria, pero solo lee 3B en cada token, así que escribe a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

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[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3.6-35b-a3b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3.6-35b-a3b)

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.