Tôi có thể chạy Qwen3.5-9B cục bộ không?

Có, trọng số mở và được đăng trên Hugging Face trong kho Qwen/Qwen3.5-9B. Mô hình tương thích với Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang và KTransformers, nên các thiết lập cục bộ tiêu chuẩn áp dụng.

Giá và cửa sổ ngữ cảnh của Qwen3.5-9B là bao nhiêu?

Qua API, giá là 0,10 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,15 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Cửa sổ ngữ cảnh gốc là 262.144 token, kiến trúc hỗ trợ mở rộng vượt một triệu token.

Qwen3.5-9B khác Qwen3 và Qwen3-VL thế nào?

Qwen3.5 thay thế dòng mô hình ngôn ngữ riêng biệt và mô hình thị giác-ngôn ngữ bằng kiến trúc hợp nhất duy nhất dùng hợp nhất sớm, Qwen cho biết đạt hiệu năng tương đương Qwen3 trên tác vụ ngôn ngữ trong khi vượt trội Qwen3-VL trên benchmark hiểu thị giác.

Qwen3.5 9B

6123°

#llm #qwen #thị giác #video #lý luận #đa ngôn ngữ

Chạy mô hình này

Ưu đãi / Quảng cáo

OpenRouter Terminal / API

Trả theo token

Trò chuyện với mô hình này trên trình duyệt hoặc gọi nó từ mã của bạn với một khóa API.

Qwen | ngữ cảnh 262.144 token | $0.10/M đầu vào, $0.15/M đầu ra. Qwen3.5-9B là mô hình nền tảng đa phương thức từ dòng Qwen3.5, thiết kế để cung cấp khả năng suy luận, lập trình và hiểu hình ảnh mạnh mẽ trong kiến trúc 9 tỷ tham số hiệu quả. Nó sử dụng thiết kế ngôn ngữ-thị giác hợp nhất với hợp nhất sớm các token đa phương thức, cho phép mô hình xử lý và suy luận trên văn bản và hình ảnh trong cùng một ngữ cảnh.

Hướng dẫn cho mô hình này

Cách Cài Đặt Ollama và Chạy AI Cục Bộ (Windows, Mac, Linux)

LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc

Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào

Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?

Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tất cả hướng dẫn

Ghi chú của thuyền trưởng

Viết bởi Captain, biên tập viên chính

Ghi chú từ 2026-10-13

Qwen3.5-9B là mô hình đa phương thức 9 tỷ tham số của Qwen xử lý văn bản và hình ảnh trong kiến trúc hợp nhất duy nhất, dùng phương pháp hợp nhất sớm thay vì gắn thêm thị giác như phần phụ. Thiết kế Hybrid Gated Delta Network hướng đến thông lượng cao, và ngữ cảnh 262K token gốc là rất dài so với mô hình cùng kích thước. Với giá khoảng một phần mười xu cho mỗi nghìn token đầu vào cùng trọng số mở, nó phù hợp cho nhà phát triển muốn mô hình thị giác-ngôn ngữ có thể chạy cục bộ hoặc gọi API giá rẻ.

Nổi tiếng với

Suy luận thị giác-ngôn ngữ hợp nhất với token đa phương thức hợp nhất sớm
Ngữ cảnh gốc 262K token, có thể mở rộng, trong mô hình 9 tỷ tham số
Kiến trúc Hybrid Gated Delta Network tối ưu cho suy luận độ trễ thấp
Hỗ trợ 201 ngôn ngữ và phương ngữ ngay khi ra mắt
Trọng số mở, tương thích với vLLM, SGLang và Hugging Face Transformers

Cẩn thận với

Khả năng thị giác và video được nêu trong kiến trúc; chất lượng đa phương thức thực tế chưa được xác minh độc lập.
So sánh benchmark trong thẻ mô hình chỉ với dòng Qwen; đánh giá bên thứ ba còn ít.
Điều khoản cấp phép thương mại không được nêu rõ trong tài liệu Qwen trên trang này.

Phù hợp nhất cho

Lời nhắc để thử

Phân tích hình ảnh đa phương thức

Đính kèm ảnh chụp màn hình biểu đồ hoặc sơ đồ. Mô tả nội dung, xác định xu hướng hoặc bất thường, và liệt kê ba câu hỏi nhà phân tích dữ liệu sẽ hỏi trước khi kết luận.

Suy luận tài liệu dài

Đây là tài liệu kỹ thuật dài. Đọc kỹ rồi: (1) tóm tắt luận điểm chính trong ba câu, (2) xác định các khẳng định thiếu bằng chứng hỗ trợ, và (3) đề xuất hai câu hỏi tiếp theo tác giả nên trả lời.

Đánh giá mã đa ngôn ngữ

Xem xét hàm Python sau về độ chính xác, trường hợp biên và hiệu suất. Sau đó viết lại docstring bằng cả tiếng Anh và tiếng Trung, giữ nguyên ý nghĩa kỹ thuật.

So sánh với

Qwen3.7 Flash
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.03/M, đầu ra $0.13/M
Qwen3.8 Max (0902)
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.00/M, đầu ra $6.00/M
Qwen3.8 Omni Flash
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.15/M, đầu ra $0.47/M
Qwen3 VL 32B Instruct
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.42/M

Thêm mô hình văn bản từ qwen

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Qwen3.5-9B cục bộ không?: Có, trọng số mở và được đăng trên Hugging Face trong kho Qwen/Qwen3.5-9B. Mô hình tương thích với Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang và KTransformers, nên các thiết lập cục bộ tiêu chuẩn áp dụng.
Giá và cửa sổ ngữ cảnh của Qwen3.5-9B là bao nhiêu?: Qua API, giá là 0,10 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,15 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Cửa sổ ngữ cảnh gốc là 262.144 token, kiến trúc hỗ trợ mở rộng vượt một triệu token.
Qwen3.5-9B khác Qwen3 và Qwen3-VL thế nào?: Qwen3.5 thay thế dòng mô hình ngôn ngữ riêng biệt và mô hình thị giác-ngôn ngữ bằng kiến trúc hợp nhất duy nhất dùng hợp nhất sớm, Qwen cho biết đạt hiệu năng tương đương Qwen3 trên tác vụ ngôn ngữ trong khi vượt trội Qwen3-VL trên benchmark hiểu thị giác.

Phán quyết của thuyền trưởng
Mô hình đa phương thức 9 tỷ tham số thật sự với giá API tiết kiệm và trọng số mở — đáng xem xét trước khi chọn mô hình lớn gấp ba lần.

Thẻ mô hình trên Hugging Face

Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.

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

Điểm số này được tính như thế nào

Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Mô hình tương tự

Nemotron 3.5 Content Safety

Gemini 3.1 Flash Lite

TEXT / LLM

Mô hình AI để tạo hình ảnh, video & văn bản

Qwen3.5 9B là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.

Thêm mô hình Text / LLM Thêm Văn bản / LLM Text / LLM llm qwen thị giác video lý luận đa ngôn ngữ ngữ cảnh dài cục bộ

Duyệt theo họ mô hình