01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Mémoire négligeable (<1 GB en Q4)
- Contexte 256k
- Apache 2.0 sur Ollama
- Tourne sur CPU, iGPU, Raspberry Pi
Limites à connaître
- —Qualité raisonnement limitée à cette taille
- —Pas multimodal
- —Licence Qwen côté HF (Apache côté Ollama)
Architecture
Transformer dense · 0.8B paramètres
Entraînement
Famille Qwen 3.5 (Alibaba). Variante ultra-compacte alignée chat/instruct.
Idéal pour
Edge / on-deviceAssistant laptop légerRAG ultra-compact
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
0.5 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
0.6 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
0.9 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
1.6 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 2 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Qwen 3.5 0.8B ?
Pour exécuter Qwen 3.5 0.8B en local en quantification Q4, il faut environ 0.5 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5060
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama run qwen3.5
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.