O avanço das inteligências artificiais locais deu um salto significativo com o lançamento do Qwen 3.6 (35B-A3B). Para os entusiastas de hardware e defensores da soberania de dados, a pergunta de ouro é: como esse modelo se comporta em hardware intermediário rodando sob o ecossistema Linux?

Em nossos testes recentes, rodamos o Qwen 3.6-35B-A3B através do LM Studio em uma distribuição Zorin OS 18.1 Core, utilizando uma configuração que equilibra custo e benefício: um processador AMD Ryzen 7 5700X acompanhado da placa de vídeo Radeon RX 6600 XT com 8GB de VRAM.

Performance e Hardware AMD

Utilizando o backend Vulkan para garantir a compatibilidade com os drivers open-source da AMD no Linux, o modelo apresentou uma taxa de geração de aproximadamente 14 a 15 tokens por segundo.

É importante notar que o modelo 35B é robusto. Durante a execução, a utilização da VRAM ficou no limite (cerca de 7.7GB dos 8GB disponíveis), o que demonstra que placas de 8GB são o “piso” para rodar modelos desse porte com uma quantização eficiente sem depender excessivamente da memória RAM do sistema, o que tornaria o processo muito mais lento.

Capacidade Multilingue e Programação

Um dos pontos altos do Qwen 3.6-35B-A3B é sua eficiência em lógica e programação. Durante o teste real, o modelo foi capaz de:

• Explicar conceitos geográficos com clareza.
• Gerar funções estruturadas em Python, PHP e JavaScript.
• Manter um processo de “pensamento” (Chain of Thought) coerente antes de entregar a resposta final.

Para usuários de Linux que buscam uma alternativa poderosa ao GPT-4 para uso local e privado, o Qwen 3.6 se consolida como uma das melhores opções de código aberto disponíveis em 2026.

Conclusão: Vale a pena?

Se você possui uma GPU AMD e utiliza Linux, o LM Studio torna a experiência de rodar esses modelos extremamente acessível. O Qwen3.6-35B-A3B entrega um equilíbrio raro entre velocidade e precisão, sendo perfeitamente utilizável em uma RX 6600 XT para tarefas do dia a dia e desenvolvimento.