Qwen3-VL-32B TPS-Rechner
Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..
Für dieses Modell berechnet
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s
Schnellste Karte
B200
106 tok/s · 180 GB
Welche GPUs können laufen Qwen3-VL-32B?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
132 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
106
tok/s
64–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
106
tok/s
64–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
84.6
tok/s
51–135 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
84.6
tok/s
51–135 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
67.6
tok/s
41–108 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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64.7
tok/s
39–104 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
64.7
tok/s
39–104 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
61.9
tok/s
37–99 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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55.0
tok/s
33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
55.0
tok/s
33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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55.0
tok/s
33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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52.2
tok/s
31–83 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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44.5
tok/s
27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
44.5
tok/s
27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
44.5
tok/s
27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
44.5
tok/s
27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
44.5
tok/s
27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
40.9
tok/s
25–66 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 20.1 GB | Q4_K_M | knapp |
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37.3
tok/s
22–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 20.1 GB | Q4_K_M | knapp |
|
36.0
tok/s
22–58 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.5 GB | Q6_K | knapp |
|
36.0
tok/s
22–58 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.5 GB | Q6_K | knapp |
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34.4
tok/s
21–55 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.5 GB | Q6_K | knapp |
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34.4
tok/s
21–55 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.5 GB | Q6_K | knapp |
|
33.9
tok/s
20–54 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
33.9
tok/s
20–54 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.0 GB | Q8_0 | Komfortabel |
Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Alibaba
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 15 October 2025
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision, Language
- Aufgabe
- Vision-language, Language modeling/generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 32B
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Qwen3-VL-32B
Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 67.6 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 61.9 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Qwen3-VL-32B
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 12.9 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 10.0 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 22.3 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 17.9 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 27.2 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 22.9 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 9.1 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 40.9 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 13.2 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 27.4 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Was es braucht, um dieses Modell auszuführen
Minimale Karte
RTX A4500
Benötigter Speicher
16.3 GB
Schnellste
106 tok/s
Qwen3-VL-32B erreicht eine Parameteranzahl von 32B. Das landet im Bereich, den eine ernsthafte Desktop-KARTE bewältigen kann, sobald die GEWICHTE komprimiert sind. Die Anzahl der KARTE, die wir verfolgen, die es ausführen kann: 132.
Die kleinste Karte, die es hält, ist RTX A4500, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 20 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 22.9 Token pro Sekunde
Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 106 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Über dieses Modell
Qwen3-VL-32B wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während October 2025. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet vision-language, Language modeling/generation.
Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.
Wie schnell es läuft und warum
Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 20.7 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 103 von ihnen
Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.
Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für Qwen3-VL-32B
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
-
01
Lese zuerst die MEMORY-Zahl
Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von Qwen3-VL-32B, benötigt ungefähr 16.3 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
-
02
Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen
Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. Qwen3-VL-32B.
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03
Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.
Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
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04
Nach Geschwindigkeit sortieren
Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für Qwen3-VL-32B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 106 tok/s
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05
Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.
Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von Qwen3-VL-32B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
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06
Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben
Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. Qwen3-VL-32B.
Antworten
Qwen3-VL-32B — Häufige Fragen
Qwen3-VL-32B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
Qwen3-VL-32B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2025.
Qwen3-VL-32B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von vision-language, Language modeling/generation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Qwen3-VL-32B— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
Qwen3-VL-32B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 5.7 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
Qwen3-VL-32B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 132. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
Qwen3-VL-32B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
Qwen3-VL-32B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 64–169 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
Qwen3-VL-32B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist RTX A4500, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 20 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 16.3 GB, und produziert ungefähr 22.9 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 132.
Qwen3-VL-32B— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 106 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 103.
Qwen3-VL-32B— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 16.3 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.
Qwen3-VL-32B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?
Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q4_K_M, verwenden von etwa 20.1 GB und generieren grob 40.9 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.
Qwen3-VL-32B— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
Qwen3-VL-32B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 32B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.