快速结论

qwen3.5:35b 是一个在 24GB VRAM 上运行的重型模型（2.8 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。

qwen3.5:35b 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。在目前于此 RTX 3090 上测量的模型中，它的吞吐量排名18 个中的第 17 位。下一个更快的模型是 qwen3.5:122b（4.9 tok/s，快 78%）。下一个更慢的模型是 llama3.3:70b（1.5 tok/s，慢 89%）。

每日目标很简单：帮助 3090 拥有者决定今晚下载什么、跳过什么，以及何时云端备用是更明智的时间利用方式。

今日精选

模型： qwen3.5:35b
类别： 通用型
大小级别： 大型
性能级别： 重型
RTX 3090 速度： 2.8 tok/s
延迟： 37551 ms
测试时间： 2026-06-24T06:22:37Z
基准命令：

ollama run qwen3.5:35b

谁应该尝试

RTX 3090 拥有者，决定今晚是否下载 qwen3.5:35b 进行本地实验。
在确定工作流程之前，将本地推理速度与云租赁（RunPod, Vast）进行比较的用户。
任何正在构建本地 LLM 工具箱并希望获得此模型验证基准的人。

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。
工作负载需要在并发下具有可预测的 p95 延迟的团队。
8GB/12GB GPU 拥有者，除非存在更小的量化变体。

注意事项

工作负载特定测试：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：较低的量化等级可以节省 VRAM，但可能会降低处理细微任务时的输出质量。

已验证的基准锚点

qwen3-coder:30b: 158.5 tok/s | 延迟 776 ms | 测试 2026-09-16T07:39:43Z
gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | 延迟 1524 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
qwen2.5-coder:32b: 134.2 tok/s | 延迟 1015 ms | 测试 2026-09-16T07:39:43Z
qwen3:8b: 118.0 tok/s | 延迟 1332 ms | 测试 2026-09-16T07:39:43Z
qwen2.5:14b: 84.0 tok/s | 延迟 946 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z

RTX 3090 决策指南

云端可能更优：在 24GB 上以 2.8 tok/s 的速度运行，qwen3.5:35b 在 RunPod 或 Vast 上可能更具成本效益。
积极缩减：降级到 Q4 或 IQ4 并最小化上下文以适应 VRAM。
仅限离线：请勿将此模型用于交互式或实时本地工作负载。
硬件路径：如果您每天运行此大小的模型，请考虑多 GPU 或云端作为永久解决方案。

待验证的比较

qwen3.5:35b 与基准测试源中下一个最快和下一个最慢的模型进行比较。
qwen3.5:35b 与 qwen3-coder:30b — 相同大小级别，3 tok/s 对比 158 tok/s。
qwen3.5:35b 本地功耗成本与相同工作负载的 A100 租赁成本进行比较。

下一步行动

估算 VRAM 适配：/en/tools/vram-calculator/
模型页面：/en/models/qwen35-35b-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：/go/runpod and /go/vast

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