Alibaba Cloud235B (22B active)~143 GB VRAM przy Q4_K_M

Qwen 3 235B-A22B (MoE) — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

The flagship Qwen 3 model. 235B total with only 22B active per token — comparable compute cost to a dense 22B model. Tops open-source leaderboards. Requires Apple Silicon 128GB+ or multi-GPU.

Qwen 3 235B-A22B (MoE) potrzebuje około 143 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika99
Kreatywność92
Kod99

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.

Kwant.VRAMSzybkość (szac.)Dopasowanie
Q2_K
2.63 bpw
79.6 GB—Za duży
Q3_K_M
3.41 bpw
102.5 GB—Za duży
Q4_K_M
4.83 bpw
144.3 GB—Za duży
Q5_K_M
5.67 bpw
168.9 GB—Za duży
Q6_K
6.56 bpw
195.1 GB—Za duży
Q8_0
8.50 bpw
252.1 GB—Za duży
F16
16.00 bpw
472.4 GB—Za duży

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Qwen 3 235B-A22B (MoE) →

Uruchom Qwen 3 235B-A22B (MoE)

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Qwen 3 235B-A22B (MoE), to Apple M3 Ultra (512 GB).

Kup ten sprzęt Apple Mac Studio M3 Ultra — 512 GB VRAM · 60 W board powerUruchom w chmurze RunPod

lub porównaj w Vast.ai

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
Apple Mac Studio M3 Ultra
512 GB VRAM · 60 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Jak uruchomić Qwen 3 235B-A22B (MoE)

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run qwen3:235b-a22b
Wagi na Hugging Face: Qwen/Qwen3-235B-A22B ↗

Specyfikacja

Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.

Parametry
235 Billion (22B active)
Okno kontekstu
128,000
Architektura
MoE
Dostawca
Alibaba Cloud
Licencja
Apache 2.0
Practical deployment
Workstation (large unified memory or pro GPU)
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
128 GB
Rekord zaktualizowany
2025-04-28
LicencjaApache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy dofrontier reasoningcomplex codingresearchenterprise

Czy uruchomię Qwen 3 235B-A22B (MoE) na moim GPU?

Inne rozmiary Qwen 3

Qwen 3 235B-A22B (MoE) — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Qwen 3 235B-A22B (MoE) need?

About 143 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Qwen 3 235B-A22B (MoE) run on an RTX 4090 (24 GB)?

No. Qwen 3 235B-A22B (MoE) needs about 143 GB at Q4_K_M, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.

How do I run Qwen 3 235B-A22B (MoE) locally?

Install Ollama and run `ollama run qwen3:235b-a22b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Qwen 3 come in?

Qwen 3 8B (6 GB), Qwen 3 14B (10 GB), Qwen 3 32B (21 GB), Qwen 3 30B-A3B (MoE) (19 GB), Qwen 3 235B-A22B (MoE) (143 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.