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Qwen3.5-9B-GGUF

新上架第 1 版 · 更新于

概览

Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。

Qwen3.5-9B-GGUF 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 和 pip,用于下载命令
  • 一个能加载 GGUF 文件的本地应用
  • 约 4.5 GB 的空闲磁盘空间,放 4 位权重
用在
  • 能加载 GGUF 文件的本地应用和库
  • Windows、macOS 或 Linux,下载步骤需要 Python
  • 你自己的电脑,不需要托管服务
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

Qwen3.5-9B-GGUF 是 Qwen3.5-9B 的 GGUF 版本,由 Unsloth 制作。基础模型能读图片和文字,并用文字回复。记录列出的参数量是 9B,按它的估算,4 位权重约 4.5 GB。

Qwen3.5 系列是带视觉编码器的因果语言模型。它列出支持 201 种语言和方言,原生上下文长度为 262,144 个词元。

适合谁

它适合想在自己的电脑上运行能力不错的多模态模型、不想把文件发给托管服务的人。约 4.5 GB 的文件需要机器有一些空闲内存。

行业谁在用怎么用例子
软件开发者在本地运行模型处理文字和图片问题问一张截图里有什么
教育学生和老师用离线模型练习和讲解材料讲解教材里的一张图表
办公分析师在本地总结文档、读图表用文字描述一张图表图片
研究业余研究者在自己的硬件上试用较新的模型对比不同语言的回答

如果你想用托管的聊天服务,不自己运行模型,可以跳过它。

用在哪里

  • 能加载 GGUF 文件的本地应用和库
  • Windows、macOS 或 Linux,下载步骤需要 Python
  • 你自己的电脑,不需要托管服务
用例谁用得到什么
询问图片内容有本地环境的任何人一段关于图片的文字回答
长文档问答研究者基于 262,144 个词元上下文窗口的回答
多语言聊天全球化团队用模型卡列出的 201 种语言中的许多种回复

如何设置

先准备好下面这些东西。

  • Python 和 pip,用于下载命令
  • 一个能加载 GGUF 文件的本地应用
  • 约 4.5 GB 的空闲磁盘空间,放 4 位权重
  1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 用 hf 命令下载仓库。
  3. 在你的本地应用里打开 GGUF 文件,运行细节见模型卡。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF

如何使用

文件在本地应用里加载好之后,你可以和它聊天,或者发图片并附上问题。你也可以通过制作这个版本的 Unsloth,在自己的机器上训练自己的变体。

示例

你加载文件,附上一张图表照片,问 "What does this chart show?"。模型用文字回答,描述图片里有什么,以及问题需要什么。

新手与专家

先从小处开始。下载文件,在支持 GGUF 的应用里打开,先问一个普通问题再试图片。运行顺利的话,再加一张图。

Qwen3.5 把 Gated DeltaNet 层和门控注意力层混合在一起,这个模式在 32 层里重复 8 次。模型卡称这是一种让推理保持快速的混合设计。GGUF 版本用一些精度换来小得多的文件。Unsloth 说它的 Dynamic 2.0 量化方法能保持较高的准确率,模型卡给出的原生上下文是 262,144 个词元,可扩展到 1,010,000。

  1. 用 hf 下载 GGUF 文件
  2. 在本地应用里加载
  3. 发送文字或图片
  4. 模型用文字回复

注意事项

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 来源没有提到费用,但你需要能放下约 4.5 GB 权重的机器
  • Data it reaches: 它把文件从 Hugging Face 下载到你的电脑上

README 和文件

README

Qwen3.5-9B-GGUF

Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。

由 unsloth 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:Qwen3.5-9B-GGUF 是 Qwen3.5-9B 的 GGUF 版本,由 Unsloth 制作。基础模型能读图片和文字,并用文字回复。记录列出的参数量是 9B,按它的估算,4 位权重约 4.5 GB。

Qwen3.5 系列是带视觉编码器的因果语言模型。它列出支持 201 种语言和方言,原生上下文长度为 262,144 个词元。

适合谁:它适合想在自己的电脑上运行能力不错的多模态模型、不想把文件发给托管服务的人。约 4.5 GB 的文件需要机器有一些空闲内存。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件 | 开发者 | 在本地运行模型处理文字和图片问题 | 问一张截图里有什么
教育 | 学生和老师 | 用离线模型练习和讲解材料 | 讲解教材里的一张图表
办公 | 分析师 | 在本地总结文档、读图表 | 用文字描述一张图表图片
研究 | 业余研究者 | 在自己的硬件上试用较新的模型 | 对比不同语言的回答

如果你想用托管的聊天服务,不自己运行模型,可以跳过它。

用在哪里:

  • 能加载 GGUF 文件的本地应用和库
  • Windows、macOS 或 Linux,下载步骤需要 Python
  • 你自己的电脑,不需要托管服务
用例 | 谁用 | 得到什么
询问图片内容 | 有本地环境的任何人 | 一段关于图片的文字回答
长文档问答 | 研究者 | 基于 262,144 个词元上下文窗口的回答
多语言聊天 | 全球化团队 | 用模型卡列出的 201 种语言中的许多种回复

如何设置:先准备好下面这些东西。

  • Python 和 pip,用于下载命令
  • 一个能加载 GGUF 文件的本地应用
  • 约 4.5 GB 的空闲磁盘空间,放 4 位权重
  1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 用 hf 命令下载仓库。
  3. 在你的本地应用里打开 GGUF 文件,运行细节见模型卡。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF

如何使用:文件在本地应用里加载好之后,你可以和它聊天,或者发图片并附上问题。你也可以通过制作这个版本的 Unsloth,在自己的机器上训练自己的变体。

示例:你加载文件,附上一张图表照片,问 "What does this chart show?"。模型用文字回答,描述图片里有什么,以及问题需要什么。

新手与专家:先从小处开始。下载文件,在支持 GGUF 的应用里打开,先问一个普通问题再试图片。运行顺利的话,再加一张图。

Qwen3.5 把 Gated DeltaNet 层和门控注意力层混合在一起,这个模式在 32 层里重复 8 次。模型卡称这是一种让推理保持快速的混合设计。GGUF 版本用一些精度换来小得多的文件。Unsloth 说它的 Dynamic 2.0 量化方法能保持较高的准确率,模型卡给出的原生上下文是 262,144 个词元,可扩展到 1,010,000。

用 hf 下载 GGUF 文件
在本地应用里加载
发送文字或图片
模型用文字回复

注意事项:

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 来源没有提到费用,但你需要能放下约 4.5 GB 权重的机器
  • Data it reaches: 它把文件从 Hugging Face 下载到你的电脑上

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image text to text
  • 框架:transformers
  • 参数量:9B
  • Weights: about 4.5 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: GGUF
  • 最近 30 天下载:1,969,901
  • 点赞:1,074
  • 许可证:apache-2.0
  • 基于:Qwen/Qwen3.5-9B
  • Quantized versions: 5
  • Fine-tunes: 2
  • 标签:transformers, gguf, unsloth, image-text-to-text, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF
  • 文件:https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

Otterly99Pi 1.0With 8GB I would recommend quantized versions of 9B models such as these: - https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF - https://huggingface.co/empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill-GGUF (unofficial Qwen 3.8-9B) - https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF (my personnal favorite)John Oestmann Music R+D🔥 Creatively Inspiring me Today [07MAR26]: Socratic dialogue with Qwen3.5-9B-GGUF via Jan to challenge and refine my assumptions [offline local AI, no data sent] - by Alibaba, Unsloth, and the Jan team1 条回复Steven | SelfHostedSISource: huggingface.co/unsloth/Qwe...デイリーHuggingFaceトレンド今日のHuggingFaceトレンド unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF このリポジトリは、Hugging Face Transformers形式で提供されるQwen3.5-9Bモデルの重みと設定ファイルを含んでいます。 Transformers、vLLM、SGLang、KTransformersなどと互換性があり、特に高い精度と効率を実現するUnsloth Dynamic 2.0との連携が可能です。 Qwen3.5は、マルチモーダル学習や効率的なアーキテクチャ、強化学習のスケール、グローバルなアクセシビリティを向上させた基盤モデルです。デイリーHuggingFaceトレンド今日のHuggingFaceトレンド unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF このリポジトリは、Hugging Face Transformers形式で提供されるQwen3.5-9Bモデルの重みと設定ファイルを含んでいます。 Transformers、vLLM、SGLang、KTransformersなどと互換性があり、特に高い精度と効率を実現するUnsloth Dynamic 2.0との連携が可能です。 Qwen3.5は、マルチモーダル学習や推論能力の向上に重点を置いた基盤モデルです。デイリーHuggingFaceトレンド今日のHuggingFaceトレンド unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF このリポジトリは、Hugging Face Transformers形式で提供されるQwen3.5-9Bモデルの重みと設定ファイルを含んでいます。 Transformers、vLLM、SGLang、KTransformersなどと互換性があり、特に高い精度と効率を実現するUnsloth Dynamic 2.0との連携が可能です。 Qwen3.5は、マルチモーダル学習や大規模な強化学習を取り入れた高性能な基盤モデルです。デイリーHuggingFaceトレンド今日のHuggingFaceトレンド unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF このリポジトリは、Hugging Face Transformers形式で提供されるQwen3.5-9Bモデルの重みと設定ファイルを含んでいます。 Transformers、vLLM、SGLang、KTransformersなどと互換性があり、特に高い精度と効率を実現するUnsloth Dynamic 2.0との連携が可能です。 Qwen3.5は、マルチモーダル学習や大規模な強化学習を取り入れた高性能な基盤モデルです。

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