本文对Qwen3.5四款端侧模型进行了深度实测，揭示了其混合注意力架构在内存和速度上的优势，并提供了不同场景下的性能数据与选型建议，对开发者在本地部署AI模型具有重要参考价值。
智能速览
全系原生支持视觉，具备256K超长上下文。
混合注意力架构大幅降低内存占用，端侧推理更高效。
0.8B模型速度高达140 tok/s，9B模型也达50 tok/s。
4B与9B模型已具备可靠的逻辑推理和常识理解能力。
针对不同场景提供了清晰的模型选型建议。
精华内容
Qwen3.5端侧模型采用创新的混合注意力架构，在内存占用和推理速度上实现了显著突破。下面通过实际测试，揭示不同参数量模型的真实表现与适用场景。
架构优势
Qwen3.5系列端侧模型采用75%线性注意力与25%标准注意力的混合设计。这种架构的核心优势在于，线性注意力层无需维护庞大的KV Cache，使得处理长上下文时的内存占用锐减约75%。
这一特性让内存仅有4GB或8GB的移动及IoT设备，也能本地运行中等长度的文档分析与多模态理解任务。此外，全系列模型均原生支持视觉模态和256K超长上下文，为端侧应用提供了强大的基础能力。
极致速度
测试在搭载Apple M3 Pro芯片的macOS上进行，通过MNN框架对模型进行HQQ 4-bit量化，并使用纯CPU后端。在开启4线程的条件下，各模型推理速度表现亮眼。
0.8B模型的生成速度达到140 tok/s，2B约为85 tok/s，4B约70 tok/s，即便是参数量最大的9B模型，也达到了50 tok/s的解码速度。这样的速度足以提供极其流畅的流式输出体验，大大提升了端侧模型的实用性。
能力分野
通过逻辑陷阱题和通用能力测试发现，不同参数量的模型表现差异明显。在复杂的思维链路任务中，0.8B和2B模型容易失控，而4B和9B级别的模型则基本达到了可用状态，展现出可靠的逻辑推理和常识理解能力。
一个有趣的现象是，尽管0.8B模型原始生成速度更快，但在复杂任务上因易陷入“过度思考”循环，生成大量无效token，其平均响应时间反而比2B模型慢了43%。
选型建议
基于实际测试，针对不同部署场景提出选型建议。0.8B和2B模型因其极低的延迟和功耗，适合用于文本分类、意图识别等简单、高并发的任务。
4B模型在性能和速度上取得了良好平衡，是处理日常复杂任务的“甜点级”选择。而9B模型则适合追求极致能力、硬件资源充足的场景，可作为本地化的全能助手使用。
Qwen3.5系列通过创新的混合注意力架构和全面的参数布局，成功降低了端侧大模型的部署门槛。它们在保证强大性能的同时，实现了卓越的推理速度和极低的内存占用，为移动应用智能和离线助手开发提供了强大且灵活的选择，推动了本地AI生态的发展。
关键评论
真正用过的人才知道9B模型实在是香爆了，唯一缺点就是思考时间偏长。
9B模型在7840核显上也能跑到6Token/s的速度，性能表现非常出色。
连Qwen3.5-Plus和豆包这样的大模型都会在“洗车去”这种逻辑陷阱上出错，说明模型常识仍有提升空间。
