快速评判

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qwen3.6:35b 在 24GB VRAM 上是一个重量级模型（6.8 tok/s）。它最适合离线批处理、概念验证或云端备用场景。在尝试交互式使用之前，请减少上下文或降低量化等级。

qwen3.6:35b 在较高量化等级下接近 24GB 边界。如果您在 RTX 3090 上需要上下文余量，请考虑 Q4 或 Q5。在目前测量的模型中，它在 RTX 3090 上的吞吐量排名18 个模型中的第 12 位。下一个更快的模型是 llama4:16x17b（9.1 tok/s，快 35%）。下一个更慢的模型是 gemma3:27b（5.5 tok/s，慢 23%）。

每日目标很简单：帮助 3090 用户决定今晚下载什么、跳过什么，以及何时云端备用是更好的时间利用方式。

今日之选

• 模型: qwen3.6:35b
• 类别: 通用
• 规模等级: 大型
• 性能等级: 重量级
• RTX 3090 速度: 6.8 tok/s
• 延迟: 20754 ms
• 测试时间: 2026-09-09T07:21:06Z
• 基准命令:

ollama run qwen3.6:35b

谁应该尝试

• 正在决定今晚是否下载 qwen3.6:35b 进行本地实验的 RTX 3090 用户。
• 在确定工作流程之前，比较本地推理速度与云租赁（RunPod, Vast）的用户。
• 任何正在构建本地 LLM 工具箱，并希望获得此模型经过验证的基准的人。

谁应该跳过

• 在持续运行得到验证之前，需要长上下文生产稳定性的用户。
• 工作负载要求在并发下具有可预测的 p95 延迟的团队。
• 8GB/12GB GPU 用户，除非存在更小的量化变体。

注意事项

• 特定工作负载测试: 通用基准测试不能保证在您的特定用例中表现良好。
• 上下文长度: 在假定可用于生产之前，请务必在您的目标上下文长度下进行测试。
• 量化权衡: 较低的量化可以节省 VRAM，但可能会降低在细微任务上的输出质量。

经过验证的基准锚点

• gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | latency 1524 ms | test 2026-04-29T05:39:58Z
• qwen3-coder:30b: 84.4 tok/s | latency 7842 ms | test 2026-09-09T07:21:06Z
• qwen2.5:14b: 84.0 tok/s | latency 946 ms | test 2026-04-29T05:39:58Z
• nemotron-3-nano:30b: 57.0 tok/s | latency 2468 ms | test 2026-04-01T11:53:50Z
• deepseek-r1:14b: 52.9 tok/s | latency 2724 ms | test 2026-09-09T07:21:06Z

RTX 3090 决策指南

1. 云端可能更优: 在 24GB VRAM 上以 6.8 tok/s 的速度运行，qwen3.6:35b 在 RunPod 或 Vast 上可能更具成本效益。
2. 大幅缩减: 降至 Q4 或 IQ4 并最小化上下文以适应 VRAM。
3. 仅限离线: 请勿将此模型用于交互式或实时本地工作负载。
4. 硬件路径: 如果您每天运行此规模的模型，请考虑多 GPU 或云端作为永久解决方案。

待验证的比较

• qwen3.6:35b 与基准测试中下一个最快和下一个最慢的模型进行比较。
• qwen3.6:35b 与 gpt-oss:20b — 相同规模等级，7 tok/s 对比 156 tok/s。
• qwen3.6:35b 本地功耗成本与相同工作负载的 A100 租赁成本进行比较。

后续行动

• 估算 VRAM 适配：/en/tools/vram-calculator/
• 模型页面：/en/models/qwen36-35b-q4/
• 基准测试更新日志：/en/benchmarks/changelog/
• 本地硬件路径：/en/affiliate/hardware-upgrade/
• 云端备用方案：/go/runpod and /go/vast

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