Czy mogę uruchomić Qwen3.5-9B lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i opublikowane na Hugging Face w repozytorium Qwen/Qwen3.5-9B. Model jest kompatybilny z Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang i KTransformers, więc standardowe lokalne konfiguracje mają zastosowanie.

Ile kosztuje Qwen3.5-9B i jak długie jest okno kontekstowe?

Przez API kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,15 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno kontekstowe to 262 144 tokeny, a architektura pozwala na rozszerzenie ponad milion tokenów.

Czym Qwen3.5-9B różni się od Qwen3 i Qwen3-VL?

Qwen3.5 zastępuje osobne linie modeli językowych i wizja-językowych jedną zunifikowaną architekturą z wczesną fuzją, która według Qwen osiąga parytet z Qwen3 w zadaniach językowych i przewyższa Qwen3-VL w benchmarkach rozumienia wizualnego.

Qwen3.5 9B

6123°

#llm #qwen #wizja #wideo #rozumowanie #wielojęzyczny

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Qwen | 262,144 token context | $0.10/M input, $0.15/M output. Qwen3.5-9B to multimodalny model bazowy z rodziny Qwen3.5, zaprojektowany do silnego rozumowania, kodowania i rozumienia wizualnego w efektywnej architekturze o 9 miliardach parametrów. Wykorzystuje zunifikowany design wizja-język z wczesną fuzją tokenów multimodalnych, co pozwala modelowi przetwarzać i rozumować tekst i obrazy w tym samym kontekście.

Poradniki do tego modelu

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ollama vs LM Studio (2026): którą lokalną aplikację AI wybrać i które topowe modele obsługuje każda z nich

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Qwen3.5-9B to multimodalny model 9-miliardowy od Qwen, który obsługuje tekst i obrazy w jednej zunifikowanej architekturze, używając wczesnej fuzji zamiast doklejania wizji jako dodatku. Jego hybrydowa architektura Gated Delta Network jest zoptymalizowana pod kątem przepustowości, a natywne okno kontekstowe 262K jest niezwykle długie jak na model tej wielkości. Przy cenie dziesięciokrotnie niższej niż cent za tysiąc tokenów wejściowych i otwartych wagach, jest odpowiedni dla deweloperów, którzy chcą zdolnego modelu wizja-język do uruchomienia lokalnego lub taniego wywołania przez API.

Znany z

Zunifikowane rozumowanie wizja-język z multimodalnymi tokenami wczesnej fuzji
Natywne okno kontekstowe 262K, możliwe do rozszerzenia, w modelu 9B parametrów
Hybrydowa architektura Gated Delta Network dostrojona do niskolatencyjnego wnioskowania
Obsługa 201 języków i dialektów od razu
Otwarte wagi, kompatybilne z vLLM, SGLang i Hugging Face Transformers

Uważaj na

Możliwości wizji i wideo są deklarowane w architekturze; jakość multimodalna w praktyce nie została tu niezależnie zweryfikowana.
Porównania benchmarków w karcie modelu dotyczą rodziny Qwen; niezależne oceny są na razie nieliczne.
Warunki licencji do użytku komercyjnego nie są szczegółowo opisane w opublikowanych materiałach Qwen.

Najlepszy do

Podpowiedzi do wypróbowania

Analiza multimodalna obrazu

Dołącz zrzut ekranu wykresu lub diagramu. Opisz, co przedstawia, zidentyfikuj trendy lub anomalie i podaj trzy pytania, które analityk danych zadałby przed wyciągnięciem wniosków.

Rozumowanie nad długim dokumentem

Oto długi dokument techniczny. Przeczytaj go uważnie, a następnie: (1) podsumuj główny argument w trzech zdaniach, (2) wskaż twierdzenia bez dowodów, (3) zasugeruj dwa pytania uzupełniające, które autor powinien rozważyć.

Wielojęzyczna recenzja kodu

Przejrzyj poniższą funkcję w Pythonie pod kątem poprawności, przypadków brzegowych i wydajności. Następnie przepisz docstring w języku angielskim i mandaryńskim, zachowując dokładne znaczenie techniczne.

Porównaj z

Qwen3.7 Flash
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.03/M wejście, $0.13/M wyjście
Qwen3.8 Max (0902)
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.00/M wejście, $6.00/M wyjście
Qwen3.8 Omni Flash
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.15/M wejście, $0.47/M wyjście
Qwen3 VL 32B Instruct
Model tylko z API
Kontekst 131,072 tokenów · $0.10/M wejście, $0.42/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Qwen3.5-9B lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i opublikowane na Hugging Face w repozytorium Qwen/Qwen3.5-9B. Model jest kompatybilny z Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang i KTransformers, więc standardowe lokalne konfiguracje mają zastosowanie.
Ile kosztuje Qwen3.5-9B i jak długie jest okno kontekstowe?: Przez API kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,15 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno kontekstowe to 262 144 tokeny, a architektura pozwala na rozszerzenie ponad milion tokenów.
Czym Qwen3.5-9B różni się od Qwen3 i Qwen3-VL?: Qwen3.5 zastępuje osobne linie modeli językowych i wizja-językowych jedną zunifikowaną architekturą z wczesną fuzją, która według Qwen osiąga parytet z Qwen3 w zadaniach językowych i przewyższa Qwen3-VL w benchmarkach rozumienia wizualnego.

Wyrok kapitana
Naprawdę multimodalny model 9B w budżetowej cenie API z otwartymi wagami — warto rozważyć, zanim sięgniesz po coś trzykrotnie większego.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Nemotron 3 Nano 30B A3B

TEXT / LLM

Qwen3.5 Plus 2026 02 15

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Qwen3.5 9B to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen wizja wideo rozumowanie wielojęzyczny długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli