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可以，这些模型在 2026 年 3 月刚刚开源，专为边缘设备优化，支持多模态（文字+图片+视频）、256K 长上下文、201 种语言，而且 0.8B~4B 版本特别适合手机离线部署，9B 也能在高端机上跑。

主流方式总结（2026 年 3 月最实用路径）：

安卓手机安装步骤（最推荐：MNN LLM Chat 或 Off Grid）

方式一：直接用现成 App（最简单）

去 Google Play 搜索 "Off Grid Local AI" 或 "MNN LLM" 下载（2026 年已有正式版）。

打开 App → 浏览模型列表 → 搜索 “Qwen3.5” → 选择 0.8B / 2B / 4B（推荐 Q4_K_M 或 Q5_K_M 量化版，文件 0.5–3GB）。

下载完成后直接聊天，支持拍照输入图片、开启/关闭 reasoning 模式。

优点：无需 root、无需电脑，全程离线，隐私 100% 本地。

方式二：Termux + llama.cpp（更灵活，能跑 9B）

安装 Termux（F-Droid 或官网）。

输入命令安装 llama.cpp 并下载 GGUF 模型（从 Hugging Face unsloth/Qwen3.5-*-GGUF 仓库）。

运行 ./llama-cli --model qwen3.5-4b-q5_k_m.gguf 即可聊天。

适合想自定义 prompt 或跑 agent 的用户。

推荐机型：骁龙 8 Gen 2+ 或天玑 9200+ 以上，8GB+ RAM 跑 4B 很丝滑，16GB+ 可尝试 9B。

苹果 iPhone 安装步骤（最推荐：LM Studio Mobile 或 MLX 优化版）

方式一：App Store 直接安装（最简单）

打开 App Store 搜索 "LM Studio" 或 "Locally AI"（2026 年已有官方移动版）。

安装后 → 连接 Hugging Face（可开 VPN 加速下载）→ 搜索 “Qwen3.5-2B-MLX” 或 “Qwen3.5-4B-MLX-4bit”。

下载模型（约 1–4GB）→ 加载后即可离线聊天，支持相机拍照输入视觉任务。

支持一键开关 thinking/reasoning 模式（小模型默认关闭以省电）。

方式二：TestFlight + MLX Chat（更前沿）

安装 TestFlight → 加入 Qwen/MLX 社区 TestFlight 链接（Reddit / Hugging Face 常有）。

下载 MLX 优化的 Qwen3.5 权重 → 导入 App。

iPhone 15 Pro / 16 / 17 系列跑 2B~4B 非常快（30–45 t/s），9B 在高端机勉强可跑。

推荐机型：iPhone 15 Pro 及以上（A17 Pro 芯片），至少 256GB 存储（模型+缓存占 5–10GB）。

通用注意事项

模型下载源：Hugging Face → 搜索 “Qwen/Qwen3.5” 或 “unsloth/Qwen3.5-*-GGUF/MLX” 集合。

量化选择：手机优先 Q4_K_M / Q5_K_M（平衡速度与质量），高端机可用 Q6。

性能预期：

0.8B/2B：极快、省电，适合日常聊天、翻译、总结。

4B：最强性价比，接近上一代 30B 水平。

9B：推理/代码/多模态最强，但吃内存和电。

隐私：全部本地运行，数据不离机。

电池与发热：低电量会降频，建议 ≥50% 电量使用；长时间跑建议接充电。

一句话总结：2026 年 Qwen3.5 小模型已经让普通手机真正成为离线 AI 助手，安卓用 MNN/Off Grid、iOS 用 LM Studio/MLX 最省心，几分钟就能跑起来。想体验最强小模型，直接从 4B 开始！