2026年7月初，有位开发者在Reddit发帖讲，他用一张二手的RTX 5060 Ti 16G显卡跑通了Qwen3.5 35B A3B float8模型，这张卡二手价格在3600块上下，属于中端显卡里的常见配置，他没放录屏视频，只给出实际测试的数据，平均生成速度是55 tokens每秒，最快那次达到61 tok/s，这个表现已经能基本应付日常对话，比过去用4090运行同等级模型还要快不少。

很多人可能不知道,Qwen3.5 35B这个模型采用MoE架构,总共有350亿参数,但每次生成内容时只调用其中约30亿参数,这种设计被称为A3B模式,这样计算量就减少了,但问题在于float8格式下整个模型的权重仍然占用35GB显存,而他的显卡只有16GB容量,按理说根本放不下,这就引出关键点——他没有更换显卡,而是使用了一个叫"Garlic"的开源推理引擎来处理这个问题。

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Garlic引擎不是通用工具，它是专门为Qwen3.x的MoE架构设计的，这个引擎内置了Gated Delta Network核心，可以更智能地分配参数和安排计算流程，例如决定哪些专家模块需要开启或关闭、什么时候加载或卸载资源，这些都比llama.cpp或Ollama这类传统框架更加准确，目前测试中还未启用MTP功能，这意味着未来还有提升性能的空间。

显存不够的时候,Garlic用了隐藏的方法,把一部分权重放到系统内存里,要用的时候再动态拉回显存,就像手机应用在后台挂着,需要时才重新启动,这种显存和内存一起用的方式,让16GB的显卡也能运行35GB的模型,但具体怎么分片、怎么交换,开发者没有详细说明,现在还属于黑盒操作。

但别高兴太早，这套方案现在很难用，得手动编译代码，安装一堆依赖库，还要在Linux环境里折腾，有人试了几次都失败，报错信息五花八门，模型权重在国内下载也不方便，得靠镜像站中转，普通用户想拿来玩基本不可能，连技术爱好者都得花半天时间配置环境。

从横向来看，以前跑35B模型基本要用到4090显卡，或者干脆用CPU慢慢算，速度通常不到每秒10个token，现在一张3600块钱的卡就能跑到55 token每秒，确实是质的变化，这说明硬件门槛正在被软件突破，不是所有大模型都得堆显存，关键是怎么把已有的资源用好。

我发现Qwen3.5 A3B的总参数比Mixtral 8x7B多很多,但它每次激活的参数数量少,更适合显存小的设备使用,国外的主流做法是增加单个专家的容量,我们这边却朝着稀疏激活的方向发展,这可能不是技术上的落后,而是选择的发展路线不同,要是将来真的研发出"动态参数路由器"专用芯片,很可能就是从这类实践当中产生的。

GitHub上已经有了garlic-inference这个项目，作者提到后续会写技术博客说明原理，Reddit上的帖子有54个赞，讨论挺热闹，不过离一键安装还差得远，至少得解决三个问题，编译封装太复杂，模型适配还没标准化，错误处理机制比较弱，现在它更像是个技术验证，不是成型的产品。

有人问系统会不会很快支持Windows,目前还没有消息,但既然已经开始开发,后续版本跟进应该只是时间问题,毕竟现在16G显卡就能运行35B模型,下一代中端显卡说不定真能当主力设备使用。