本地部署 Qwen3.6：27B 與 35B-A3B 各量化版本需要多少顯存

Fri, 01 May 2026 12:02:00 +0800

Qwen3.6 目前最適合本地部署討論的開放權重版本，主要是兩類：

還有一些線上產品名或 API 模型名，例如 Qwen3.6-Plus、Qwen3.6-Max。這類模型如果沒有公開完整權重和穩定量化檔案，就不適合列入本地顯存表。本文只整理可以圍繞 Hugging Face 權重與 GGUF 量化檔案部署的版本。

和 /05/10 的 Gemma 4 表一樣，這裡也要先區分兩個概念：

Qwen3.6 的預設上下文很長，官方模型卡裡寫到原生支援 262,144 tokens，並可擴展到 1,010,000 tokens。所以表格裡的「最低顯存」只適合短上下文或中等上下文。如果你真的要跑 128K、256K 或更長上下文，必須額外給 KV cache 留大量空間。

先看結論

如果你是 24GB 顯卡，重點看：

如果你只有 16GB 顯存，優先從低位寬版本開始，不要一上來就開超長上下文。

以下是官方 Hugging Face 倉庫中 model.safetensors.index.json 統計到的 BF16 權重體積。它可以作為原始權重規模參考。

模型	架構	官方 BF16 權重體積	官方上下文
`Qwen3.6-27B`	27B dense	55.56GB	262K 原生，可擴展到 1,010K
`Qwen3.6-35B-A3B`	35B total / 3B active MoE	71.90GB	262K 原生，可擴展到 1,010K

35B-A3B 雖然每次只啟用約 3B 參數，但它仍然需要載入完整 MoE 權重。所以它不能按 3B 小模型來估算顯存。

Qwen3.6-27B 是稠密模型，優點是能力穩定，缺點是推理成本更接近傳統 27B 模型。從本地部署角度看，它比 35B-A3B 更吃計算，但顯存需求更容易預估。

量化版本	GGUF 檔案體積	最低顯存	更穩妥顯存	適合場景
`UD-IQ2_XXS`	9.39GB	12GB	16GB	極限低顯存嘗試
`UD-IQ2_M`	10.85GB	12GB	16GB	低顯存可用性優先
`UD-Q2_K_XL`	11.85GB	14GB	18GB	低位寬折中
`UD-IQ3_XXS`	11.99GB	14GB	18GB	省顯存的 3-bit
`Q3_K_S`	12.36GB	16GB	20GB	3-bit 入門
`Q3_K_M`	13.59GB	16GB	20GB	3-bit 常用折中
`IQ4_XS`	15.44GB	20GB	24GB	接近 Q4 的省顯存選擇
`IQ4_NL`	16.07GB	20GB	24GB	品質和體積折中
`Q4_K_M`	16.82GB	20GB	24GB	27B 常用推薦
`Q5_K_M`	19.51GB	24GB	32GB	更穩的高品質量化
`Q6_K`	22.52GB	28GB	32GB	品質優先
`Q8_0`	28.60GB	32GB	40GB	接近原始精度
`BF16`	53.80GB	64GB	80GB	研究、評測、精度對比

如果只是普通本地編碼和聊天，Q4_K_M 是最容易推薦的起點。 24GB 顯卡可以比較舒服地跑 Q4_K_M，但如果要長上下文，最好降低量化位寬或減少上下文長度。

Qwen3.6-35B-A3B 是 MoE 模型，35B total，但每次啟用約 3B 參數。它的優勢是速度和能力之間的平衡很好，尤其適合本地 Agent、工具呼叫、程式碼協作。

但要注意：MoE 的 3B active 主要影響計算量，不代表顯存只需要 3B 模型級別。完整執行仍要載入專家權重。

量化版本	GGUF 檔案體積	最低顯存	更穩妥顯存	適合場景
`UD-IQ2_XXS`	10.76GB	12GB	16GB	極限低顯存嘗試
`UD-IQ2_M`	11.52GB	14GB	16GB	低顯存可用性優先
`UD-Q2_K_XL`	12.29GB	14GB	18GB	低位寬折中
`UD-IQ3_XXS`	13.21GB	16GB	20GB	省顯存的 3-bit
`UD-Q3_K_S`	15.36GB	18GB	24GB	3-bit 入門
`UD-Q3_K_M`	16.60GB	20GB	24GB	3-bit 常用折中
`UD-IQ4_XS`	17.73GB	20GB	24GB	品質和體積折中
`UD-IQ4_NL`	18.04GB	20GB	24GB	接近 Q4 的推薦選擇
`UD-Q4_K_M`	22.13GB	24GB	32GB	35B-A3B 常用推薦
`UD-Q5_K_M`	26.46GB	32GB	40GB	更穩的高品質量化
`UD-Q6_K`	29.31GB	32GB	48GB	品質優先
`Q8_0`	36.90GB	48GB	64GB	接近原始精度
`BF16`	69.37GB	80GB	96GB	研究、評測、精度對比

24GB 顯存可以把 UD-Q4_K_M 作為重點選擇，但上下文不要開得太誇張。如果想給 128K 以上上下文留空間，UD-IQ4_XS、UD-IQ4_NL 或 3-bit 版本會更現實。

如果你主要寫程式碼、跑 Agent、做工具呼叫，35B-A3B 更值得先試。如果你更在意稠密模型的穩定性和一致性，27B 更直觀。

Qwen3.6 的模型卡建議在複雜任務中保持較長上下文，甚至提到 128K 以上上下文對思考能力有幫助。但對本地部署來說，長上下文意味著更大的 KV cache。

影響實際顯存的因素包括：

所以不要只看 GGUF 檔案大小。如果檔案已經接近顯存上限，模型即使能載入，也可能在生成長文字或長上下文時 OOM。

如果你只是想本地體驗 Qwen3.6：

一般使用者不需要追 BF16。 Qwen3.6 的本地部署重點不是「檔案越大越好」，而是在顯存、上下文長度、速度和輸出品質之間找到平衡。