2026年大模型小白指南系列1—普通电脑也可以本地部署千问大模型3.5(QWen3.5)

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 马年春晚千问火出圈，大模型小白也想在本地部署一个尝尝鲜。正好千问发布了具有颠覆架构的Qwen3.5大模型的4个端侧小模型版本，而有了轻量级推理引擎llama.cpp后，本地化部署比去年可简单多了，几乎不需要怎么配置，安排！

这4款小模型即0.8B、2B、4B 和 9B，也就是说，这4款模型的参数为8亿到90亿。千问3.5采用全新的混合注意力架构后，整体性能有了非常大的提升，4B和9B的跑分达到了传统模型20B到80B的水平，非常具有性价比。

而且全系原生支持视觉模态，每一款都具备图文理解能力，这在端侧小模型中相当罕见。此外，它们还延续了统一的视觉-语言基础（Vision-Language Foundation）以及原生支持 256K 超长上下文的特性，全系搭载了以 DeltaNet 为核心的混合注意力（Hybrid Attention）架构。非常适合端侧部署，正好搭配现在正火的OpenClaw使用（另文说明）。

一，模型规格与架构对比

这四款模型虽然使用了完全相同的 Qwen3_5 For Conditional Generation 架构，主要在层数和隐藏维度上做了不同程度的缩放。

核心参数速览

配置项

Qwen3.5-0.8B

Qwen3.5-2B

Qwen3.5-4B

Qwen3.5-9B

层数

隐藏层维度

1024

2048

2560

4096

视觉层数

视觉隐维度

768

1024

1152

词表大小

248,320

最大上下文

256K

可以看到，0.8B 和 2B 系列同样是 24 层的 Transformer 架构，但 2B 版本的隐藏层维度直接翻倍，视觉层数也变得更深；而到了 4B 和 9B，模型深度扩展到了 32 层，整体表达能力上了一个新台阶。

二，模型下载

Qwen 官方发布的是 HuggingFace 格式的权重（safetensors），这种格式主要面向 GPU 推理（vLLM、SGLang、Transformers 等框架）。对于没有高端 GPU 的普通玩家来说，GGUF 格式更适合本地部署。尤其如果你是AMD显卡用户，GGUF+OPENCL模式还可以免去复杂的Rocm配置，并提供更高的运行速度。

而 Unsloth 就是目前开源社区做 GGUF 量化做得最好的团队之一，他们有一套叫 Dynamic 2.0 的量化方案——核心思路是把模型中重要的层（比如注意力层的关键权重）保留更高精度（8-bit 甚至 16-bit），不重要的层大胆压缩。这样做的好处是：4-bit 量化下的表现，几乎逼近 FP16 原始精度。

Unsloth 的Qwen模型都发布在Huggingface上，需要科学上网，可以使用国内的镜像：

GPT plus 代充 只需 145

下载Qwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf文件，这是4-bit优化版，质量与速度兼顾，约5.3G。

而8-bit传统量化版约9G，推理速度会慢一倍

附注：GGUF量化命名规则

三，安装llama.cpp

llama.cpp是由Georgi Gerganov创建的轻量级推理引擎，它是基于C/C++语言编码实现的LLM框架，支持大模型的训练和推理，专注于在本地硬件环境(比如个人电脑、树莓派等)上高效运行LLM模型。

llama.cpp框架目前支持的大模型有LLaMA系列、Qwen系列、Gemma系列、LLaVA系列等。

llama.cpp框架支持运行在CPU、GPU、嵌入式等设备上，对消费级硬件和资源受限的边缘计算设备支持较好。

3.1 下载预编译的llama.cpp (Windows版本)

下载页面：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases

选择下载：

llama-bxxxx-bin-win-vulkan-x64.zip (带GPU电脑)

llama-bxxxx-bin-win-sycl-x64.zip (带Nvidia或Intel GPU电脑)

llama-bxxxx-bin-win-cpu-x64.zip (无GPU电脑)

链接（例如AMD显卡电脑）：

https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b8226/llama-b8226-bin-win-vulkan-x64.zip

3.2 配置启动

解压llama.cpp到 E:AIllama.cpp

拷贝模型文件到 E:AImodels Qwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf

在powershell或者cmd窗口里输入如下指令即可运行：

E:AIllama.cppllama-cli.exe -m E:AImodelsQwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf

可见，模型的响应速度可以达到10-20Tokens/s，我的使用感受和普通网页版模型已经很接近了。

关键是，免费、可控，安全！

3.3 优化

每次输入指令比较麻烦，可以创建启动脚本：

大内存和8G显存 big.bat：

GPT plus 代充 只需 145

* 参数说明：^ 一行写不下时，多行当作一行指令的标识符

-ngl 999：尝试将所有层 offload 到 GPU（如果显存不够会自动降低）

16G内存和4G显存 small.bat：

Windows注册表优化（可选）：

GPT plus 代充 只需 145

2026年大模型小白指南系列1—普通电脑也可以本地部署千问大模型3.5(QWen3.5)

一，模型规格与架构对比

二，模型下载

三，安装llama.cpp

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