我的电脑能流畅运行 AI 了？从 Qwen 3.6 35B MoE 看本地 AI 的世界

想象一下，如果你每天使用的电脑里的 AI 助手，无需联网就能在 1 秒内回答非常复杂的问题，那会怎样？拥有一个不必担心数据泄露、只在自己电脑内安全运行的“专属 AI”，这已不再是科幻电影里的情节。最近推出的强大 AI 模型“Qwen 3.6 35B-A3B”是如何将这一切变为现实的呢？我们用连高中生都能理解的方式为你拆解。

为什么这很重要？(Why It Matters)

过去，高性能 AI 模型体量庞大，普通用户的电脑根本无从谈起。但现在情况不同了。“本地 AI（无需联网、在用户设备上直接运行的 AI）”技术突飞猛进，仅凭家中现有的 RTX 3090 这样的显卡，就足以体验高水平的 AI [Source 8]。

本地 AI 备受关注的原因主要有两点。首先是隐私。你的数据不会流向外部服务器，而是直接在你的电脑内处理，因此更加安心。其次是速度与经济性。不受网速影响，运行流畅；只要下载一次模型，无需额外支出即可随心使用。此次测试的 Qwen 3.6 35B-A3B 模型在本地 AI 环境中表现出了卓越的性价比和性能，备受瞩目 [Source 6]。

通俗解释 (The Explainer)

Qwen 3.6 35B-A3B 模型的核心在于一种名为 MoE（Mixture-of-Experts，专家混合架构）的特殊设计。

我们来做一个简单的比喻。假设你正在管理一个巨大的图书馆，如果所有书都由一名管理员负责，他肯定会力不从心。于是，你雇佣了多名领域专家管理员。在这里，“35B”指的是管理员总数（总参数量），而“3B active”则代表当问题输入时，为了寻找答案而实际调用的管理员人数（活跃参数量） [Source 5]。

普通的“密集模型 (Dense Model)”是每位管理员都要参与工作的结构，而 MoE 模型则根据问题的内容，只调用相关领域的专家。多亏了这一点，模型虽然拥有 350 亿个参数，显得非常聪明，但实际工作时只需要计算 30 亿个参数，从而能够极快地给出结果 [Source 5]。

现状 (Where We Stand)

最近在实际 RTX 3090 显卡上进行的基准测试结果令人惊叹。

• 速度：应用特定设置（UD-Q4_K_XL 量化）后，短问题生成速度约为每秒 101.7 个 Token（AI 生成文本的单位），长问题生成速度约为每秒 80.9 个 Token [Source 7]。在其他环境下也能稳定保持每秒 50~100 个 Token 的水平，这比 27B 密集模型（每秒约 35 个 Token）快得多 [Source 5]。
• 局限：当然，体量大、速度快的 MoE 模型并不总是最优解。与 27B 密集模型相比，在回答的准确度（质量）方面，27B 密集模型在基准测试结果中高出 1 到 10 分左右 [Source 3]。换句话说，如果最看重速度，选择 MoE 模型；如果最看重回答质量，选择密集模型是更明智的选择 [Source 3]。
• 优化：此外，在 RTX 3090 这类环境下，AI 学习技巧之一的“推测解码 (Speculative Decoding)”对速度提升的帮助其实并不显著 [Source 4]。

未来会怎样？(What’s Next)

未来，本地 AI 技术将变得更加轻便、更加智能。此次测试的专家们正在分享各种根据用户 PC 配置高效驱动模型的设置方法 [Source 3], [Source 11]。用户如今不再仅仅处于挑选优秀模型的阶段，而是根据显卡性能选择最佳的“量化（通过调节数据精度来缩小模型大小的技术）”级别，亲自调整出属于自己的 AI 环境的时代已经到来 [Source 2], [Source 14]。

MindTickleBytes 的 AI 记者视角

本地 AI 不仅仅是技术上的成就，更是夺回“设备主权”的过程。Qwen 3.6 35B-A3B 这类高效模型的出现，正加速开启一个人人都能在个人 PC 上无需高价服务器即可享受高性能 AI 的未来。AI 不再是远在天边的大企业服务器，而是逐渐成为你桌面上与你同呼吸的伙伴。

参考资料

1. Qwen/Qwen3.6-35B-A3B · My RTX 3090 ran out of excuses: Qwen3.6-35B-A3B

2. [Qwen 3.6-35B-A3B Local Hardware Guide — GPU & VRAM (2026)

   Compute Market](https://www.compute-market.com/blog/qwen-3-6-local-hardware-guide-2026)

3. GitHub - tfriedel/qwen3.6-rtx3090-lab: Benchmarks, compose files, and findings for running Qwen3.6 (27B dense + 35B-A3B MoE) on 4× RTX 3090
4. GitHub - thc1006/qwen3.6-speculative-decoding-rtx3090

5. [Best Way to Run Qwen 3.6 35B MoE Locally: VRAM, Speed, Setup

   InsiderLLM](https://insiderllm.com/guides/best-way-run-qwen-3-6-35b-moe-locally/)

6. [I Benchmarked Qwen3.6–35B-A3B Model on 3090, 4090, 5090 and M5 Max. Here’s What Nobody Tells You.

   Medium](https://medium.com/@ttio2tech_28094/i-benchmarked-qwen3-6-35b-a3b-model-on-3090-4090-5090-and-m5-max-heres-what-nobody-tells-you-62fbb2f4e64a)

7. [Qwen 3.6 Complete Guide: 27B Dense, 35B-A3B MoE, and Which to Use

   InsiderLLM](https://insiderllm.com/guides/qwen-3-6-local-ai-guide/)

8. Benchmarking Qwen 3.6 35B MoE (3B active) on an RTX 3090
9. From 25 to 283 tok/s: Serving Qwen3.6 on Dual RTX 3090s
10. Qwen3.614B A3BFableVibes benchmarked and tested vs… - YouTube
11. Qwen/Qwen3.6-35B-A3B· Hugging Face

12. [Qwen3.635B-A3BonRTX3060 12GB: Local LLM

    SpecPicks](https://specpicks.com/reviews/qwen-36-35b-a3b-rtx-3060-12gb-local-2026)

13. ЗапускаемQwen3.635B-A3B+ opencode локально наRTX… / Хабр

14. [Qwen3.627B vs35B-A3BMoEMTP наRTX5080 16GB…

    AiManual](https://ai-manual.ru/article/rtx-5080-16gb-qwen36-27b-mtp-ili-35b-a3b-moe-mtp—chto-vyibrat-dlya-lokalnogo-kodinga/)