Ile pamięci potrzebuje Qwen3.6 35B A3B?

Około 19,7 GB na wagi (4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 21,3 GB. Na Macu oznacza to 32 GB pamięci zunifikowanej lub więcej, bo macOS domyślnie pozwala GPU używać około 75% pamięci.

Jak szybko działa Qwen3.6 35B A3B na Macu?

Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M5 Ultra z 96 GB: około 169–300 tokenów na sekundę (8-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M2 Max z 32 GB, osiąga około 106–188.

Dlaczego Qwen3.6 35B A3B działa szybciej, niż wskazuje jego rozmiar?

To model mixture-of-experts: trzyma w pamięci 35B parametrów, ale dla każdego tokenu odczytuje tylko 3B, więc generuje z szybkością znacznie mniejszego modelu.

Czy Mac uruchomi Qwen3.6 35B A3B? Pamięć i szybkość

Pamięć przy każdej precyzji

Wersja	Wagi	Z kontekstem	Najmniejszy Mac
8-bit	37,2 GB	40,2 GB	64 GB
6-bit	28,4 GB	30,7 GB	48 GB
4-bit	19,7 GB	21,3 GB	32 GB
3-bit niższa jakość	15,3 GB	16,8 GB	24 GB
2-bit niższa jakość	10,9 GB	12,4 GB	18 GB

Na każdym układzie Apple

Najmniejsza pamięć każdego układu, na której działa Qwen3.6 35B A3B, najlepsza wersja, która się mieści, i spodziewana szybkość generowania.

Układ	Potrzebuje	Wersja	Tokeny/s
M6	32 GB	4-bit Działa dobrze	45–80
M5 Ultra	96 GB	8-bit Działa dobrze	169–300
M5 Max	36 GB	4-bit Działa dobrze	122–216
M5 Pro	48 GB	6-bit Działa dobrze	58–102
M5	32 GB	4-bit Działa dobrze	41–72
M4 Max	36 GB	4-bit Działa dobrze	109–193
M4 Pro	48 GB	6-bit Działa dobrze	51–91
M4	32 GB	4-bit Działa dobrze	32–56
M3 Ultra	96 GB	8-bit Działa dobrze	115–205
M3 Max	36 GB	4-bit Działa dobrze	79–141
M3 Pro	36 GB	4-bit Działa dobrze	40–71
M3	24 GB	3-bit Działa dobrze	35–62
M2 Ultra	64 GB	8-bit Działa dobrze	113–200
M2 Max	32 GB	4-bit Działa dobrze	106–188
M2 Pro	32 GB	4-bit Działa dobrze	53–94
M2	24 GB	3-bit Działa dobrze	35–62
M1 Ultra	64 GB	8-bit Działa dobrze	113–200
M1 Max	32 GB	4-bit Działa dobrze	106–188
M1 Pro	32 GB	4-bit Działa dobrze	53–94
M1	16 GB	2-bit Ledwo się mieści	34–60

Jak go uruchomić

Najprościej: pobierz MLX Harness, za darmo i z otwartym kodem. Wyszukaj Qwen3.6 35B A3B, pobierz wersję pasującą do Twojego Maca i rozmawiaj. Aplikacja udostępnia też model innym Twoim aplikacjom przez API zgodne z OpenAI.Pobierz MLX HarnessZa darmo · Apple Silicon · macOS 14.5 lub nowszy
W Terminalu z MLX od Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3.6-35B-A3B-4bitWersja: mlx-community/Qwen3.6-35B-A3B-4bit na Hugging Face. Obok znajdziesz inne precyzje.

Krok po kroku: pobierz i uruchom LLM na Macu · jak używać MLX Harness · MLX, Ollama i llama.cpp

O modelu Qwen3.6 35B A3B

Twórca	Qwen (Alibaba)
Parametry	35B łącznie · 3B aktywnych (mixture of experts)
Kontekst	tokeny: 256K
Licencja	Apache-2.0
Wydany	2026-04
Wejście	Tekst i obrazy
Inteligencja	18,2 w Artificial Analysis Intelligence Index
Wagi	Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

Pytania

Ile pamięci potrzebuje Qwen3.6 35B A3B?: Około 19,7 GB na wagi (4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 21,3 GB. Na Macu oznacza to 32 GB pamięci zunifikowanej lub więcej, bo macOS domyślnie pozwala GPU używać około 75% pamięci.
Jak szybko działa Qwen3.6 35B A3B na Macu?: Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M5 Ultra z 96 GB: około 169–300 tokenów na sekundę (8-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M2 Max z 32 GB, osiąga około 106–188.
Dlaczego Qwen3.6 35B A3B działa szybciej, niż wskazuje jego rozmiar?: To model mixture-of-experts: trzyma w pamięci 35B parametrów, ale dla każdego tokenu odczytuje tylko 3B, więc generuje z szybkością znacznie mniejszego modelu.

Podobne modele

Wszystkie modele · Wszystkie Maki · Porównaj swojego Maca

Do karty modelu lub README

Pokazuje najmniejszego Maca, na którym Qwen3.6 35B A3B działa dobrze, i prowadzi tutaj.

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

Jak to liczymy

Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.