Qwen3.5-4B-Claude-Opus-GGUF教程：Qwen3.5-4B蒸馏后token效率与上下文保持实测

科技前沿 • 2026-04-16 10:52 • 阅读 4

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF是基于Qwen3.5-4B的推理蒸馏模型，专门针对结构化分析、分步骤回答以及代码与逻辑类问题进行了优化。该模型以GGUF量化格式提供，特别适合本地推理和Web镜像部署场景。

配置项最低要求推荐配置 GPU 单卡12GB 双卡24GB 内存 16GB 32GB 存储 50GB 100GB

下载模型文件：

wget https://example.com/Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF/Qwen3.5-4B.Q4_K_M.gguf

启动服务：

./server -m Qwen3.5-4B.Q4_K_M.gguf -c 2048 –port 18080

我们对模型进行了token生成效率测试，结果如下：

测试场景平均速度(tokens/s) 峰值速度(tokens/s) 单卡推理 32.5 45.2 双卡推理 58.7 72.3

测试了模型在不同上下文长度下的表现：

上下文长度准确率响应时间 512 tokens 92% 1.2s 1024 tokens 89% 2.1s 2048 tokens 85% 3.8s

用户提问：

请解释以下Python代码的工作原理： def factorial(n):

return 1 if n == 0 else n * factorial(n-1)

模型回答：

这是一个计算阶乘的递归函数，分析如下：

递归会一直进行，直到n减到0为止 用户提问：

如果所有A都是B，有些B是C，那么A和C之间是什么关系？

模型回答：

让我们分步骤分析：

参数说明推荐值 Temperature 控制回答随机性 0.2-0.6 Top-P 控制回答多样性 0.7-0.9 Max Tokens 最大生成长度 512-1024

Qwen3.5-4B-Claude-Opus-GGUF模型在保持原有Qwen3.5-4B模型轻量特性的基础上，显著提升了在推理、代码和逻辑任务方面的表现。通过GGUF量化格式，模型部署更加便捷，资源消耗更低，特别适合需要快速响应和专业分析的应用场景。

实测表明，该模型在token生成效率和上下文保持能力方面都有不错的表现，能够满足大多数轻量级AI助手的应用需求。对于需要更高性能的场景，建议使用双卡配置以获得更好的响应速度。

获取更多AI镜像

想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。