Mini modèle · Alibaba
Qwen 3.5 0.8B
Sur le disque
1,2 Go
Mémoire sur Mac
5 Go
Carte graphique sur PC
2 Go
Paramètres
800 millions
Pas encore testé au labo
Ce modèle n'est pas encore passé par nos tests : nos propres mesures de sa qualité viendront avec le test. Test prévu la semaine du 9 nov. 2026, en local sur notre Mac Studio.
Qwen 3.5 0.8B en bref
Qwen 3.5 0.8B est le plus petit modèle de la série Qwen3.5 d'Alibaba, publié le 2 mars 2026 avec des versions de 2, 4 et 9 milliards de paramètres. Il lit le texte, les images et la vidéo, sous licence Apache 2.0. Selon l'éditeur, il est fait pour les prototypes, le réglage pour une tâche précise et la recherche, sur de petits appareils.
Forces
- Il comprend les images malgré sa taille. Artificial Analysis note son résultat de 25,8 % à l'épreuve MMMU-Pro, qu'elle juge notable pour un modèle de moins de 1 milliard de paramètres.
- Il apprend bien une tâche précise. Dans une étude de Preply (arXiv, 2026), la version réglée pour annoter la grammaire d'élèves dépasse GPT-5.4 et GPT-5.6 Sol utilisés tels quels, avec 82,55 % de précision contre 67,04 % et 74,97 %, pour un coût d'exploitation environ 16 fois plus bas que GPT-5.4.
- Il progresse sur la génération précédente. Dans son article du 5 mars 2026, Artificial Analysis lui donne 9 à son indice d'intelligence en mode réflexion, contre 6,5 pour Qwen 3 0.6B.
- Il lit jusqu'à 262 144 jetons d'un coup (un jeton est un morceau de mot), selon sa fiche du modèle, et l'éditeur annonce 201 langues et dialectes.
- Sa licence Apache 2.0 permet l'usage commercial, selon l'éditeur et Artificial Analysis.
Faiblesses
- Il est faible sans réglage. Dans l'étude de Preply, la version de base, avant réglage, ne produit presque aucune annotation juste (0,01 % de précision).
- Il réfléchit longuement. Artificial Analysis compte environ 230 millions de jetons produits pour son indice, nettement plus que les grands modèles commerciaux, selon cette source.
- Il peut tourner en boucle. L'éditeur prévient qu'en mode réflexion, il entre plus souvent que les autres modèles Qwen3.5 dans des boucles qui l'empêchent de terminer sa réponse.
- Ses connaissances sont limitées, avec 29,7 sur 100 à l'épreuve MMLU-Pro sans réflexion, selon l'éditeur.
Pour quels usages
- Servir de base à un développeur qui veut le régler pour une seule tâche répétitive, comme classer des courriels ou annoter des textes.
- Décrire une photo ou lire un document numérisé dans une application qui doit fonctionner hors ligne, en vérifiant le résultat.
- Prototyper un assistant sur un petit appareil avant de passer à un modèle plus grand de la même série.
D’où il vient
Alibaba a publié les quatre petits modèles Qwen3.5 le 2 mars 2026, selon Artificial Analysis. Selon sa fiche, le modèle de 0,8 milliard compte 24 couches et alterne deux mécanismes d’attention (la façon dont le modèle relie les mots entre eux), dont un plus léger appelé Gated DeltaNet. Selon Artificial Analysis, sa version compressée en 4 bits tient sous 2 Go.
Ce qui le distingue
Il répond sans réflexion par défaut, et la réflexion s’active au besoin, selon l’éditeur. Utilisé tel quel, il reste un petit modèle aux connaissances limitées. Son intérêt se voit quand on le règle pour une tâche, comme le montre l’étude de Preply, où il sert en production pour des élèves d’anglais. Pour une PME sans développeur, un modèle plus grand de la même série est plus simple à utiliser directement.
Sources
- Qwen3.5-0.8B, fiche du modèle (Qwen, Hugging Face) (site officiel, consulté le 30 oct. 2026)
- Qwen3.5 small models: Everything you need to know (Artificial Analysis, 5 mars 2026) (consulté le 30 oct. 2026)
- Qwen3.5 0.8B, fiche d'analyse (Artificial Analysis) (consulté le 30 oct. 2026)
- Grammar Concept Annotation at Scale: Deployed Fine-Tuned Small Language Models Outperform Prompted Frontier Models (Celikik, Peleteiro Ramallo et Morales, Preply, arXiv, 2026) (consulté le 30 oct. 2026)
Fiche publiée le 30 oct. 2026.
Ce que fait Qwen 3.5 0.8B
- Rédiger, résumer et répondre à des questions en texte.
- Réfléchir par étapes avant de répondre (mode « réflexion »), utile pour les problèmes complexes.
- Lire des images : captures d'écran, photos, documents numérisés.
- Appeler des outils ou des fonctions (recherche, calcul, logiciels) quand on le branche à un agent.
- 800 millions de paramètres. Voir ce que veut dire le « B ».
- Il lit jusqu'à 256 000 jetons d'un coup, soit environ 153 600 mots (à environ 0,6 mot par jeton en français).
Sur quel Mac faire tourner Qwen 3.5 0.8B
Il faut environ 5 Go de mémoire. Voici les puces Apple et les quantités de mémoire qui suffisent :
- M6 : M6 (16, 24, 32 Go)
- M5 : M5 (16, 24, 32 Go) ; M5 Pro (24, 48, 64 Go) ; M5 Max (36, 48, 64, 128 Go) ; M5 Ultra (96, 256, 512 Go)
- M4 : M4 (16, 24, 32 Go) ; M4 Pro (24, 48, 64 Go) ; M4 Max (36, 48, 64, 128 Go)
- M3 : M3 (8, 16, 24 Go) ; M3 Pro (18, 36 Go) ; M3 Max (36, 48, 64, 96, 128 Go) ; M3 Ultra (96, 256, 512 Go)
- M2 : M2 (8, 16, 24 Go) ; M2 Pro (16, 32 Go) ; M2 Max (32, 64, 96 Go) ; M2 Ultra (64, 128, 192 Go)
- M1 : M1 (8, 16 Go) ; M1 Pro (16, 32 Go) ; M1 Max (32, 64 Go) ; M1 Ultra (64, 128 Go)
Sur un PC Windows
Il faut une carte graphique d'au moins 12 Go de mémoire (environ 2 Go nécessaires), et 32 Go de mémoire vive. Comment choisir sa carte graphique.
Sur une station IA
Les stations IA à mémoire partagée qui suffisent : NVIDIA GB10 (64, 128 Go) ; NVIDIA GB300 (748 Go) ; AMD Ryzen AI Max (32, 64, 128 Go) ; AMD Ryzen AI Max PRO 400 (192 Go).
L'installer avec Ollama ou LM Studio
Avec Ollama, une seule commande suffit, une fois le logiciel installé (voir notre guide pour installer Ollama) :
ollama run qwen3.5:0.8b
Taille et caractéristiques relevées le 19 oct. 2026 sur la page du modèle chez Ollama. La taille est celle de la version par défaut ; une version plus compressée prend moins de place.
Les autres tailles de Qwen 3.5
- Qwen 3.5 2B : 2,7 Go, environ 7 Go sur Mac
- Qwen 3.5 4B : 3,3 Go, environ 8 Go sur Mac
- Qwen 3.5 9B : 6,6 Go, environ 12 Go sur Mac
- Qwen 3.5 27B : 17 Go, environ 24 Go sur Mac
- Qwen 3.5 35B : 22 Go, environ 30 Go sur Mac
- Qwen 3.5 122B : 81 Go, environ 101 Go sur Mac
Des modèles de taille semblable
- DeepSeek-R1 1.5B : 1,1 Go
- LFM3 1.7B : 1,1 Go
- Llama 3.2 1B : 1,3 Go
- Qwen 3 1.7B : 1,4 Go
Par Jacob Bédard
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