Bolehkah saya jalankan Qwen3.5-9B secara tempatan?

Ya, beratnya terbuka dan diterbitkan di Hugging Face di bawah repositori Qwen/Qwen3.5-9B. Model ini serasi dengan Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, dan KTransformers, jadi tetapan tempatan standard boleh digunakan.

Berapa kos Qwen3.5-9B dan berapa panjang tetingkap konteksnya?

Melalui API ia berharga $0.10 setiap sejuta token input dan $0.15 setiap sejuta token output. Tetingkap konteks asli adalah 262,144 token, dengan seni bina menyokong lanjutan melebihi satu juta token.

Bagaimana Qwen3.5-9B berbeza daripada Qwen3 dan Qwen3-VL?

Qwen3.5 menggantikan barisan model bahasa dan bahasa-vision berasingan dengan seni bina bersatu tunggal menggunakan gabungan awal, yang menurut Qwen mencapai kesetaraan dengan Qwen3 dalam tugasan bahasa sambil mengatasi Qwen3-VL dalam penanda aras pemahaman visual.

Qwen3.5 9B

6123°

#llm #qwen #penglihatan #video #penalaran #banyak bahasa

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Qwen | konteks 262,144 token | $0.10/M input, $0.15/M output. Qwen3.5-9B adalah model asas multimodal dari keluarga Qwen3.5, direka untuk memberikan penalaran, pengkodan, dan pemahaman visual yang kuat dalam seni bina 9B-parameter yang cekap. Ia menggunakan reka bentuk visi-bahasa bersatu dengan penggabungan awal token multimodal, membolehkan model memproses dan menalar merentasi teks dan imej dalam konteks yang sama.

Panduan untuk model ini

Cara Pasang Ollama dan Jalankan AI Tempatan (Windows, Mac, Linux)

LLM tempatan terbaik mengikut kegunaan (Oktober 2026): model terbuka yang sesuai untuk setiap kerja

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI tempatan mana yang patut digunakan, dan model teratas yang dijalankan oleh setiap satu

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3.5-9B adalah model multimodal 9 bilion parameter dari Qwen yang mengendalikan teks dan imej dalam seni bina bersatu tunggal, menggunakan gabungan awal dan bukan menambah visi sebagai tambahan kemudian. Reka bentuk Hibrid Gated Delta Networknya dibina untuk kelajuan, dan konteks asli 262K adalah luar biasa panjang untuk model sebesar ini. Pada harga seperseribu sen setiap ribu token input dengan berat terbuka, ia sesuai untuk pembangun yang mahukan model bahasa-vision berkemampuan yang boleh dijalankan secara tempatan atau dipanggil dengan murah melalui API.

Dikenali untuk

Penaakulan bahasa-vision bersatu dengan token multimodal gabungan awal
Konteks asli 262K, boleh dilanjutkan lagi, dalam model 9B-parameter
Seni bina Hibrid Gated Delta Network disesuaikan untuk inferens kelewatan rendah
Menyokong 201 bahasa dan dialek secara terbina dalam
Berat terbuka, serasi dengan vLLM, SGLang, dan Hugging Face Transformers

Berhati-hati dengan

Keupayaan visi dan video dinyatakan dalam seni bina; kualiti multimodal dunia sebenar tidak disahkan secara bebas di sini.
Perbandingan penanda aras dalam kad model adalah terhadap keluarga Qwen sendiri; penilaian pihak ketiga masih jarang pada peringkat ini.
Terma lesen untuk kegunaan komersial tidak diperincikan dalam apa yang Qwen terbitkan di halaman ini.

Terbaik untuk

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Analisis imej multimodal

Lampirkan tangkapan skrin carta atau rajah. Terangkan apa yang ditunjukkan, kenal pasti sebarang trend atau anomali, dan senaraikan tiga soalan yang akan ditanya penganalisis data sebelum membuat kesimpulan.

Penaakulan dokumen panjang

Ini adalah dokumen teknikal panjang. Baca dengan teliti, kemudian: (1) ringkaskan hujah utama dalam tiga ayat, (2) kenal pasti sebarang tuntutan yang tiada bukti sokongan, dan (3) cadangkan dua soalan susulan yang perlu dijawab pengarang.

Semakan kod pelbagai bahasa

Semak fungsi Python berikut untuk ketepatan, kes tepi, dan prestasi. Kemudian tulis semula docstring dalam Bahasa Inggeris dan Mandarin, mengekalkan makna teknikal dengan tepat.

Bandingkan dengan

Qwen3.7 Flash
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.03/M, output $0.13/M
Qwen3.8 Max (0902)
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Qwen3.8 Omni Flash
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.15/M, output $0.47/M
Qwen3 VL 32B Instruct
Model hanya API
konteks 131,072 token · Input $0.10/M, output $0.42/M

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Qwen3.5-9B secara tempatan?: Ya, beratnya terbuka dan diterbitkan di Hugging Face di bawah repositori Qwen/Qwen3.5-9B. Model ini serasi dengan Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, dan KTransformers, jadi tetapan tempatan standard boleh digunakan.
Berapa kos Qwen3.5-9B dan berapa panjang tetingkap konteksnya?: Melalui API ia berharga $0.10 setiap sejuta token input dan $0.15 setiap sejuta token output. Tetingkap konteks asli adalah 262,144 token, dengan seni bina menyokong lanjutan melebihi satu juta token.
Bagaimana Qwen3.5-9B berbeza daripada Qwen3 dan Qwen3-VL?: Qwen3.5 menggantikan barisan model bahasa dan bahasa-vision berasingan dengan seni bina bersatu tunggal menggunakan gabungan awal, yang menurut Qwen mencapai kesetaraan dengan Qwen3 dalam tugasan bahasa sambil mengatasi Qwen3-VL dalam penanda aras pemahaman visual.

Keputusan Kapten
Model multimodal 9B yang benar-benar berkemampuan pada harga API bajet dengan berat terbuka — patut dicuba sebelum memilih sesuatu tiga kali ganda lebih besar.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3.5 9B ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen penglihatan video penalaran banyak bahasa konteks panjang tempatan

Layari mengikut keluarga model