Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
Qwen's efficiency-first coder, released as Qwen3-Coder-Next: 80B total with 3B active parameters per token, built on the hybrid-attention Qwen3-Next-80B-A3B base (most layers keep no KV cache, so long context is cheap). All 80B parameters must sit in memory, so it needs a 64 GB-class machine at Q4; only the 3B active experts are read per token, which keeps decoding fast. Apache 2.0, 256K context. Published SWE-bench figures disagree between sources, so none is quoted here.
Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) 在 Q4_K_M 下约需 49 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上，这部分来自统一内存。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。包含 8K 上下文的 KV 缓存，因此数值高于上方的主数字。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 27.4 GB | ~40 tok/s | 需卸载 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 35.2 GB | ~36 tok/s | 需卸载 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 49.4 GB | ~31 tok/s | 需卸载 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 57.8 GB | — | 放不下 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 66.7 GB | — | 放不下 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 86.1 GB | — | 放不下 | |
| F16 16.00 bpw | 161.1 GB | — | 放不下 |
黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型，详见 方法说明页. Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) 显存计算器 →
运行 Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE)
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如何运行 Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE)
安装 Ollama，然后运行：
ollama run qwen3-coder:80b-a3b-q4规格
Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.
- 参数量
- 80 Billion (3B active)
- 上下文窗口
- 262,144
- 架构
- MoE (hybrid attention)
- 提供商
- Alibaba Cloud
- 许可证
- Apache 2.0
- Practical deployment
- Workstation (large unified memory or pro GPU)
- 规格量化
- Q4_K_M
- 系统内存
- 32 GB
- 记录更新于
- 2026-09-29
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质量与使用场景
评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量，并非我们实测。
我的 GPU 能运行 Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) 吗？
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Qwen3-Coder 的其他尺寸
Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) — 常见问题
How much VRAM does Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) need?
About 49 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 Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) run on an RTX 4090 (24 GB)?
No. Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) needs about 49 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 Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) locally?
Install Ollama and run `ollama run qwen3-coder:80b-a3b-q4`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.
What other sizes does Qwen3-Coder come in?
Qwen3-Coder 8B (6 GB), Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE) (19 GB), Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) (49 GB), Qwen3-Coder 480B-A35B (MoE) (291 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.