本地部署Qwen3.5
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本地部署Qwen3.5
Qwen3.5
强，牛逼，不仅是顶级模型，人家还乐意开源，还是多模态模型，最关键的是他愿意做小体积，让普通民众这些消费级硬件能玩上本地AI。
本地部署Qwen3.5
1.首先下载LM Studio
没什么好说的
2.下载模型
推荐Unsloth AI团队的作品，非常优秀，他团队特供了一种UD的版本
| 特性 | Qwen3.5-4B-Q8_0.gguf | Qwen3.5-4B-UD-Q8_K_XL.gguf |
|---|---|---|
| 量化类型 | 标准量化 | 高级混合量化 (UD + K-quants) |
| 精度策略 | 所有权重统一压缩为 8-bit | 关键层使用更高精度 (如 16-bit)，普通层使用 8-bit |
| 文件后缀含义 | Q8_0：传统的 8-bit 量化格式 | UD：通常指 Unsloth Dynamic (动态混合精度) XL：Extra Large (超大尺寸/高精度) K：K-quant (分组量化策略) |
| 推理速度 | 较快 (计算逻辑统一，硬件友好) | 稍慢 (因为包含高精度层，计算量略大) |
| 智能程度 | 高 (接近原版 FP16) | 极高 (理论上比 Q8_0 更接近原版 FP16) |
| 适用场景 | 日常对话、代码编写、追求速度的场景 | 复杂逻辑推理、高精度任务、不差那点显存的用户 |
⚠️注意：mmproj文件是视觉的必须文件，想要开启视觉的支持，必须将此文件与模型放在同一目录下，推荐F32，视觉差距还是挺大的
3.修改路径
打开LM Studio，改成存放大模型的路径
D:\AI\models\qwen3.5\Qwen3.5-9B-UD-Q4_K_XL
LM Studio好像一定要嵌套两个文件夹以上才能读取到大模型…
4.模型设置
GPU卸载就是多少模型运行在VRAM(GPU)上，放不完会跑在DRAM(CPU)上
记得留意右上角预计占用的内存大小
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站点域名9ll.uk
Fireflyv6.13.6
Astrov7.0.7
Nodev22.23.1
pnpmv9.14.4
构建时间2026年7月11日 01:04:07
系统信息Linux / x86_64