Qwen 3.5 9BvsQwen 3 8B
完整对比： Qwen 3.5 9B （90 亿参数，阿里巴巴）和 Qwen 3 8B （8B，阿里巴巴）。各量化方案所需的显存、在 4 张参考 GPU 上实测的 tokens/秒、各使用场景的评估结论、许可证及安装命令。所有数值均根据模型目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Qwen 3.5 9B | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| 参数 | 9B | 8B |
| 系列 | Qwen | Qwen |
| 作者 | Alibaba | Alibaba |
| 来源国 | CN | CN |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 262,000个标记 | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2025年4月 | 2025年4月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | Qwen 3.5 9B | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 6 GB | 5 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 7 GB | 6 GB |
| Q8（近乎无损） | 10 GB | 9 GB |
| FP16（最高质量） | 18 GB | 16 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 12 GB | 10 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Qwen 3.5 9B | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 75 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 28 tok/s · Q8 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 9 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 28 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
Qwen 3.5 9B
新一代 9B 稠密模型。262k 上下文，改进的混合思考能力。
- 9B模型支持262k原生上下文
- 可切换的思考模式
- 出色的多语言能力
- Apache 2.0
- 微调模型生态不如 Qwen 2.5 成熟
安装
Qwen 3 8B
思考/快速混合模式。支持 119 种语言，原生上下文为 32k（通过 YaRN 可扩展至 131k）。
- 可切换的思考模式
- 119 种语言
- 131k ctx（使用 YaRN）
- Apache 2.0
- 冗长的思考模式
- 在生态成熟度上落后于Qwen 2.5
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上，Qwen 3.5 9B 和 Qwen 3 8B 哪个运行表现更好？
在 RTX 4090 上，Qwen 3.5 9B 的运行格式为 FP16 (~75 tok/s)，Qwen 3 8B 在 FP16 （约 90 tok/s）。仅就吞吐量而言， Qwen 3 8B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Qwen 3 8B 占用 5 GB，而其竞争对手占用 6 GB——差距为 1 GB，如果您目标是 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距是显著的。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Qwen 3.5 9B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 Qwen 3 8B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Qwen 3 8B (8B). 能力更强 : Qwen 3.5 9B (9B)。若犹豫，可先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。