【导语：随着大语言模型发展，适用于本地运行的小体积、高效率模型不断涌现。本文作者通过在桌面电脑上测试 Qwen3.5 系列模型，探究其在本地开发中的表现，发现虽有亮点但也存在实际应用难题。】

Qwen3.5 模型本地运行配置

作者使用配备 AMD Ryzen 5 3600 6 核处理器（主频 3.6 GHz）、32GB 内存和 8GB 显存 RTX 5060 GPU 的台式机，选择了 Qwen3.5 系列的三个变体：95 亿参数的 qwen3.5 - 9b@q5_1（重 6.5GB，5 位量化）、95 亿参数社区变体 qwen3.5 - 9b - claude - 4.6 - opus - reasoning - distilled（4 位量化）、40 亿参数的 qwen3.5 - 4b（6 位量化）。借助 LM Studio 和 Continue 插件，将 VS Code 与模型连接。

模型测试参数与性能表现

测试项目为一个不到 500 行代码的 Python 实用工具。作者通过 Continue 扩展为模型提供提示，并调整上下文长度和 GPU 卸载参数。qwen3.5 - 9b@q5_1 初始设置使用 8192 个令牌和 28 层，速度慢，减少令牌使用 32 层后速度加快；qwen3.5 - 9b - claude - 4.6 - opus - reasoning - distilled 重 4.97GB，可使用 16000 个令牌和全部 32 层，推理和输入标记化速度快；qwen3.5 - 4b 最小，3.15GB，保持 16000 个令牌和 32 层，首次回复快，总体推理速度与前一模型相近。

大多数模型能给出建设性建议并配有示例代码，但输出结果有差异，中等大小的“提炼”后的 90 亿参数模型在紧凑性和性能间平衡较好。

模型实际应用的问题与局限

尽管模型能提供建议，但在实际应用推荐更改时问题频发。如“提炼”后的 90 亿参数模型添加类型提示时，多次尝试均失败，甚至弄乱缩进、删除项目文件。作者认为问题可能在于需要大量上下文的工具使用，即使云托管模型也可能出现卡顿或崩溃。

本地模型的应用建议与前景

目前，当有足够 GPU 内存容纳模型和所需上下文长度时，紧凑的本地模型适合获取代码库洞察和反馈，更适合获取高级建议由自己实施，而非让模型自主更改代码。未来，随着技术发展，本地模型有望在软件开发中发挥更大作用，但解决实际应用中的稳定性问题仍是关键。

编辑观点：Qwen3.5 模型在本地运行的尝试为软件开发带来新可能，但当前在实际操作中存在不足。未来需优化模型性能与稳定性，以更好满足开发者需求，推动本地开发工具的发展。