Qwen3.5 小模型我本地跑了半天，说几句实话

ofox
26 阅读5分钟

昨晚刷 X（Twitter）看到马斯克点赞了一条推文，说的是阿里刚开源的 Qwen3.5 小模型系列——"Impressive intelligence density"。

翻译过来就是：这么小的模型，塞了这么多智能，牛。

作为一个常年跟 AI API 打交道的独立开发者，我第一反应是：真有这么猛？4B 参数的模型能干啥？

手痒了，今天花了半天本地跑了一圈，说说真实感受。

先说说这次开源了啥

Qwen3.5 小模型系列一口气放了 4 个：

模型参数量下载大小适合场景
Qwen3.5-0.8B8 亿~600MB手机/IoT 边缘设备
Qwen3.5-2B20 亿~1.5GB端侧轻量应用
Qwen3.5-4B46.6 亿3.4GB轻量 Agent / 本地开发
Qwen3.5-9B90 亿~6GB本地推理担当

全部 Apache 2.0 协议，商用随便搞。

架构上用了 Gated DeltaNet 混合注意力（线性注意力和 softmax 注意力 3:1 混合），原生支持 262K 上下文，还自带多模态——能看图能读表格。248K 词表覆盖 201 种语言，连多 token 预测（MTP）都内置了，推理速度相当可以。

Ollama 一行命令跑起来

本地部署比我想的简单多了：

# 安装 ollama（如果还没装的话）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 直接拉模型跑
ollama run qwen3.5:4b

3.4G 的模型（Q4_K_M 量化），我 Wi-Fi 下载了大概 2 分钟。M 系列 Mac 上推理速度相当流畅，体感 30+ tokens/s，打字都跟不上它出字速度 😂

Windows/Linux 有独显的同学就更爽了，随便一张 6G 显存的卡就能跑满。

实测：代码生成

先试了个经典的——让它写 Python 快速排序，但加了点要求：

>>> 写一个 Python 快速排序，要求支持自定义比较函数

4B 模型的输出：

def quicksort(arr, key=None):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    if key:
        left = [x for x in arr if key(x) < key(pivot)]
        middle = [x for x in arr if key(x) == key(pivot)]
        right = [x for x in arr if key(x) > key(pivot)]
    else:
        left = [x for x in arr if x < pivot]
        middle = [x for x in arr if x == pivot]
        right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left, key) + middle + quicksort(right, key)

对于一个 3.4G 的模型，这个输出质量我是服的。代码结构清晰、逻辑正确，自定义比较函数处理得也没毛病。

但也别太嗨——我又试了个稍微复杂的："写一个 WebSocket 聊天室，支持多房间和私聊功能"。4B 就开始漏洞了。生成了大概 80% 对的代码，但私聊路由逻辑直接写岔了，房间管理的并发处理也没考虑。

结论：简单函数级代码生成稳得一批，模块级架构还是得靠大模型。

实测：推理能力

试了几个经典推理题：

Q: "一个房间里有 3 支蜡烛，风吹灭了 2 支。最后房间里还剩几支蜡烛？"

4B 答对了 ✅ 并正确解释了"灭的蜡烛还在、没灭的烧完就没了，所以最后剩 2 支"。

但换一个更绕的："如果所有猫都是动物，所有动物都会呼吸，那么'所有会呼吸的东西都是猫'对吗？"

4B 答：对的。❌

这是典型的逆命题谬误——"猫→动物→会呼吸"不能推出"会呼吸→猫"。小模型在这种多步逆向推理上确实容易翻车。

换 Claude 4 或 GPT-5 来答，秒杀，还能给你画推理链条图。模型大小在推理深度上的差距是真实存在的。

本地 vs API，我的真实工作流

跑了半天下来，我的结论一句话：

小模型是瑞士军刀，大模型是手术刀。日常杂活小模型够用，精细活还得上大的。

我现在的工作流：

场景选择理由
快速代码补全 / 简单函数本地 Qwen3.5-4B零延迟、不花钱
复杂架构设计 / DebugAPI 调 Claude / GPT推理能力差距明显
日常翻译 / 文本摘要本地 4B够用，速度快
长文档分析 / 多模态理解API 调大模型小模型虽然支持但精度差不少
快速原型 / 想法验证本地 4B随便折腾不心疼

说白了，本地小模型解决"够用"问题，API 大模型解决"搞定"问题。两者不矛盾，互补着用最香。

调 API 这块的一个实用建议

如果你跟我一样需要经常切模型（Claude 写复杂逻辑、GPT 做快速原型、Gemini 处理大上下文），每个平台单独注册管 key 确实麻烦。

我目前在用 ofox.ai 这个 API 聚合平台，一个 key 调 50+ 模型，OpenAI 兼容格式，国内直连走阿里云/火山云加速。切模型就改一行 model 参数的事：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.ai/v1",
    api_key="your-ofox-key"
)

# 简单任务用 DeepSeek 省钱
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "写个冒泡排序"}]
)

# 复杂任务切 Claude
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    messages=[{"role": "user", "content": "设计一个分布式消息队列的架构"}]
)

本地跑小模型处理日常，API 调大模型处理硬活，这套组合拳打了一个多月了，效率确实比以前高了不少。

最后说两句

Qwen3.5 小模型让我刮目相看——特别是 4B 这个档位，3.4G 就能跑出这种质量，放两年前想都不敢想。

但也别被"马斯克点赞"冲昏头脑。小模型有小模型的边界，复杂推理、长上下文精度、高质量代码架构这些场景，老老实实调 API 是正经。

个人建议：先 ollama run qwen3.5:4b 装一个当日常助手，复杂任务走 API。两条腿走路最稳当。

我是一个常年折腾 AI API 的独立开发者，关注我，不定期分享实测踩坑。

avatar
文章
阅读
粉丝