Warum Qwen3.5:9B größere Modelle auf der RTX 5070 Ti in den Schatten stellt (und warum das wichtig ist)
Ich habe Wochen damit verbracht, lokale Sprachmodelle auf einer RTX 5070 Ti zu benchmarken. Das Ergebnis? Ein neun-Milliarden-Parameter-Modell von Alibaba hat größere Konkurrenten demoliert — und das liegt nicht daran, dass größer immer besser ist. Hier ist, was ich herausgefunden habe.
⚡ Key Takeaways
- Parameteranzahl ist eine Eitelkeitsmetrik — strukturierte Tool-Calling-Architektur und VRAM-Effizienz zählen für lokale Agenten 𝕏
- Qwen3.5:9B übertraf größere Konkurrenten (Gemma 4, 27B-Modelle) bei echten Agent-Tasks über 18 Tests hinweg, trotz weniger Parameter 𝕏
- VRAM ist die echte Begrenzung auf Consumer-Hardware; nativer Tool-Calling-Support + Q4_K_M-Quantisierung eliminiert Parsing-Overhead 𝕏
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Originally reported by Dev.to
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