Qwen3.5 4B en B200 180GB (180GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Qwen3.5 4B (4B total, 4B activos, Atención Híbrida Lineal + Completa) requiere 2.51 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 3.37 GiB totales a 8K de contexto y 4.12 GiB a 32K en B200 180GB (~380 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos4B / 4B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 2.51 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

180 GB · 8000 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 3.37 GiB (3.62 GB) / 180 GiB (2%)

Pesos del Modelo: 2.51 GiB Caché KV y Estado: 0.3 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

3.37 GiB

3.62 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

171 GiB

180 GB (física)

Margen de Seguridad

+167.63 GiB

2% utilización

Velocidad Decode Est.

~380 tok/s

4B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~24000 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~171 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.04

Atención Híbrida Lineal + Completa · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3060 12GB (12GB)

~$280

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.06 / h

1x RTX 3060 12GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3.5-4B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~380 tok/s)

[Qwen3.5 4B · 3.37 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~23.4 meses

Electricidad local est.: $3.51 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Nube Comunitaria)	16 GB	$0.18 / h	$21.89 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 3060 12GB (Host Verificado)	12 GB	$0.06 / h	$7.42 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Qwen3.5 4B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

4.74 GiB

Pesos del Modelo: 2.51 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

10.61 GiB

Pesos del Modelo: 7.45 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.36 GiB

GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

FT Completo Cabe con Margen Seguro

32.95 GiB

Pesos del Modelo: 7.45 GiB · Gradientes + Optimizador: 23.1 GiB · Act: 2.4 GiB

GPU Recomendada: A40 48GB (48GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

B200 180GB (180GB físicos, 171 GiB utilizables) ejecuta Qwen3.5 4B en 4 bits (Q4_K_M) con 3.37 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 167.63 GiB (~380 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Qwen3.5 4B utiliza topología Atención Híbrida Lineal + Completa (4B totales, 4B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.3 GiB a 1.05 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.5 GiB en 32K (total 3.62 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Qwen3.5 4B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (B200 180GB)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	7.45 GiB	0.3 GiB	8.31 GiB (8.92 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	3.96 GiB	0.3 GiB	4.82 GiB (5.18 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	3.05 GiB	0.3 GiB	3.91 GiB (4.2 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	2.78 GiB	0.3 GiB	3.64 GiB (3.91 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	2.51 GiB	0.3 GiB	3.37 GiB (3.62 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	2.16 GiB	0.3 GiB	3.02 GiB (3.24 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	1.98 GiB	0.3 GiB	2.84 GiB (3.05 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	1.54 GiB	0.3 GiB	2.4 GiB (2.58 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede B200 180GB (180GB) ejecutar Qwen3.5 4B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3.5 4B requiere 3.37 GiB de VRAM total (2.51 GiB pesos + 0.3 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 171 GiB utilizables en B200 180GB, alcanzando ~380 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Qwen3.5 4B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 1.05 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 4.12 GiB (4.42 GB decimales).

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