Qwen3.5 9B en RTX 4080 Super (16GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Qwen3.5 9B (9B total, 9B activos, Atención Híbrida Lineal + Completa) requiere 5.49 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 6.36 GiB totales a 8K de contexto y 7.11 GiB a 32K en RTX 4080 Super (~76.9 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
6.36 GiB
6.83 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
15.2 GiB
16 GB (física)
Margen de Seguridad
+8.84 GiB
40% utilización
Velocidad Decode Est.
~76.9 tok/s
9B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~3004 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~1363 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.22
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/Qwen3.5-9B-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3.5-9B \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1363ms · ~76.9 tok/s)
[Qwen3.5 9B · 6.36 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.
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 9B
QLoRA (4b)
Cabe con Margen Seguro
7.83 GiB
Pesos del Modelo: 5.49 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.26 GiB · Act: 1.08 GiB
GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
20.17 GiB
Pesos del Modelo: 16.76 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.98 GiB · Act: 1.43 GiB
GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
71.24 GiB
Pesos del Modelo: 16.76 GiB · Gradientes + Optimizador: 51.96 GiB · Act: 2.52 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
RTX 4080 Super (16GB físicos, 15.2 GiB utilizables) ejecuta Qwen3.5 9B en 4 bits (Q4_K_M) con 6.36 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 8.84 GiB (~76.9 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
Qwen3.5 9B utiliza topología Atención Híbrida Lineal + Completa (9B totales, 9B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.31 GiB a 1.06 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.5 GiB en 32K (total 6.61 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Qwen3.5 9B @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (RTX 4080 Super) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 16.76 GiB | 0.31 GiB | 17.63 GiB (18.93 GB) | ~15.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 8.91 GiB | 0.31 GiB | 9.78 GiB (10.5 GB) | ~48.8 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) | 6.87 GiB | 0.31 GiB | 7.74 GiB (8.31 GB) | ~62.4 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) | 6.17 GiB | 0.31 GiB | 7.04 GiB (7.56 GB) | ~69 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) | 5.49 GiB | 0.31 GiB | 6.36 GiB (6.83 GB) | ~76.9 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) | 4.75 GiB | 0.31 GiB | 5.62 GiB (6.03 GB) | ~87.9 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) | 4.35 GiB | 0.31 GiB | 5.22 GiB (5.6 GB) | ~95.2 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) | 3.3 GiB | 0.31 GiB | 4.17 GiB (4.48 GB) | ~121.9 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede RTX 4080 Super (16GB) ejecutar Qwen3.5 9B?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3.5 9B requiere 6.36 GiB de VRAM total (5.49 GiB pesos + 0.31 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 15.2 GiB utilizables en RTX 4080 Super, alcanzando ~76.9 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Qwen3.5 9B con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 1.06 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 7.11 GiB (7.63 GB decimales).
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