Pot rula Qwen3.5-9B local?

Da, greutățile sunt deschise și publicate pe Hugging Face în depozitul Qwen/Qwen3.5-9B. Modelul este compatibil cu Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang și KTransformers, deci se aplică configurările locale standard.

Cât costă Qwen3.5-9B și cât de lungă este fereastra de context?

Prin API costă 0,10 USD per milion de tokeni de intrare și 0,15 USD per milion de tokeni de ieșire. Fereastra nativă de context este de 262.144 tokeni, iar arhitectura suportă extinderea peste un milion de tokeni.

Cum diferă Qwen3.5-9B de Qwen3 și Qwen3-VL?

Qwen3.5 înlocuiește liniile separate de modele limbaj și viziune-limbaj cu o arhitectură unificată folosind fuziune timpurie, care, conform Qwen, atinge paritate cu Qwen3 la sarcini de limbaj și depășește Qwen3-VL la benchmark-uri de înțelegere vizuală.

Qwen3.5 9B

6123°

#llm #qwen #viziune #video #raționament #multilingv

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Qwen | context de 262.144 tokeni | $0.10/M input, $0.15/M output. Qwen3.5-9B este un model de bază multimodal din familia Qwen3.5, conceput să ofere raționament puternic, programare și înțelegere vizuală într-o arhitectură eficientă cu 9 miliarde de parametri. Folosește un design unificat vizual-limbaj cu fuziune timpurie a tokenilor multimodali, permițând modelului să proceseze și să raționeze peste text și imagini în același context.

Ghiduri pentru acest model

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3.5-9B este un model multimodal de 9 miliarde de parametri de la Qwen care gestionează text și imagini într-o arhitectură unificată, folosind fuziune timpurie în loc să adauge viziunea ca un adaos ulterior. Designul său hibrid Gated Delta Network este construit pentru debit, iar contextul nativ de 262K este neobișnuit de lung pentru un model de această dimensiune. La o zecime de cent per mie de tokeni de intrare, cu greutăți deschise, se potrivește dezvoltatorilor care vor un model capabil viziune-limbaj pe care să-l ruleze local sau să-l apeleze ieftin prin API.

Cunoscut pentru

Raționament unificat viziune-limbaj cu tokeni multimodali de fuziune timpurie
Context nativ de 262K, extensibil, într-un model de 9B parametri
Arhitectură hibridă Gated Delta Network optimizată pentru inferență cu latență scăzută
Suportă 201 limbi și dialecte din cutie
Greutăți deschise, compatibile cu vLLM, SGLang și Hugging Face Transformers

Atenție la

Capabilitatea vizuală și video este declarată în arhitectură; calitatea multimodală reală nu este verificată independent aici.
Comparațiile de benchmark din fișa modelului sunt față de familia Qwen; evaluările terțe sunt rare în acest stadiu.
Termenii licenței pentru utilizare comercială nu sunt detaliați în ce a publicat Qwen pe această pagină.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Analiză multimodală a imaginii

Atașează o captură de ecran cu un grafic sau diagramă. Descrie ce arată, identifică orice tendințe sau anomalii și listează trei întrebări pe care un analist de date le-ar pune înainte de a trage concluzii.

Raționament pe document lung

Iată un document tehnic lung. Citește-l cu atenție, apoi: (1) rezumă argumentul principal în trei propoziții, (2) identifică orice afirmații fără dovezi suport, și (3) sugerează două întrebări de urmărire pe care autorul ar trebui să le abordeze.

Revizuire cod multilingvă

Revizuiește următoarea funcție Python pentru corectitudine, cazuri limită și performanță. Apoi rescrie docstring-ul în engleză și chineză mandarină, păstrând exact sensul tehnic.

Compară cu

Qwen3.7 Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.03/M intrare, $0.13/M ieșire
Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3.8 Omni Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.15/M intrare, $0.47/M ieșire
Qwen3 VL 32B Instruct
Model doar API
context de 131,072 tokeni · $0.10/M intrare, $0.42/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3.5-9B local?: Da, greutățile sunt deschise și publicate pe Hugging Face în depozitul Qwen/Qwen3.5-9B. Modelul este compatibil cu Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang și KTransformers, deci se aplică configurările locale standard.
Cât costă Qwen3.5-9B și cât de lungă este fereastra de context?: Prin API costă 0,10 USD per milion de tokeni de intrare și 0,15 USD per milion de tokeni de ieșire. Fereastra nativă de context este de 262.144 tokeni, iar arhitectura suportă extinderea peste un milion de tokeni.
Cum diferă Qwen3.5-9B de Qwen3 și Qwen3-VL?: Qwen3.5 înlocuiește liniile separate de modele limbaj și viziune-limbaj cu o arhitectură unificată folosind fuziune timpurie, care, conform Qwen, atinge paritate cu Qwen3 la sarcini de limbaj și depășește Qwen3-VL la benchmark-uri de înțelegere vizuală.

Verdictul căpitanului
Un model multimodal autentic de 9B la prețuri API accesibile cu greutăți deschise — merită încercat înainte să alegi ceva de trei ori mai mare.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3.5 9B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen viziune video raționament multilingv context lung local

Răsfoiește după familia de modele